基于几何构型优化与ANN-GA协同算法的太阳能集热器性能提升研究

本研究针对平板太阳能集热器热传输效率低、几何构型与光热转换性能耦合机制不明的问题，通过建立参数化数学模型，对比分析了平面、圆锥、金字塔及抛物线型等多种几何构型集热器的性能差异，并融合人工神经网络（ANN）与遗传算法（GA）进行多目标优化。研究结果表明，抛物线型集热器（y=9.92x2）在凹面向下（concave-down）配置下可实现较圆锥构型≥15%的效率增益，且在15°曲率角时存在2.25%的显著性能差异，为高效太阳能集热系统设计提供了理论依据与优化范式。

　　

在全球工业革命持续推进与能源需求急剧增长的背景下，传统化石燃料能源带来的环境污染问题日益严峻。太阳能作为分布广泛、可持续再生的清洁能源，其高效利用技术成为解决能源与环境双重挑战的关键。在太阳能热利用系统中，平板太阳能集热器因其结构简单、成本低廉而成为中低温热源领域的主流技术，但其性能高度依赖于吸收板的几何构型，尤其是表面面积、倾角动态特性与曲率依赖的光辐射捕获效率之间的复杂耦合关系。尽管已有研究通过加装肋片、多孔介质、挡板或追光系统等方式提升集热性能，但针对不同几何构型（如平面、圆锥、金字塔与曲线构型）的数学建模与系统性优化仍较为缺乏。

为此，来自伊拉克Middle Technical University技术教师培训学院的Osamah Raad Skheel等研究人员在《Results in Engineering》发表论文，通过建立参数化数学模型，结合计算智能方法，对不同几何构型的太阳能集热器进行了性能对比与优化研究，旨在揭示几何构型对光热转换效率的影响机制，并提出一种全局最优的集热器设计策略。

该研究主要依托以下几项关键方法：首先，构建了基于能量平衡的稳态数学模型，考虑了集热器表面面积、入射角及曲率等因素对吸收热量的影响；其次，设计了包括平面、圆锥、金字塔和抛物线型在内的多种几何构型，在保持相同外缘尺寸的前提下比较其有效面积差异；第三，利用人工神经网络（ANN）与遗传算法（GA）对几何参数进行多目标优化，以MATLAB为平台实现参数自动调优；最后，通过实验验证了数学模型的有效性，在伊拉克巴格达地区开展户外测试，使用K型热电偶和太阳辐射计监测温度与辐照度数据，并采用Kline-McClintock方法进行误差分析。

研究结果部分主要包括数学模型成果与实验验证两大部分。在“数学模型成果”中，作者通过理论计算发现，圆锥和金字塔构型因其更大的表面面积，较平面构型可实现8–15.2%的热能吸收提升。而在凹面向下的配置中，集热性能随曲率角增大而显著提高，例如圆锥集热器在89.9°倾角时可吸收高达572,282 W的热能。相比之下，凹面向上配置因部分辐射反射损失，性能保持不变。进一步地，抛物线型集热器（y=vx2）在凹面向下时表现最佳，尤其在v=9.92时达到全局最优，较圆锥设计效率提升≥15%。研究还指出，曲率角对圆锥和金字塔构型的影响类似，但对曲线构型的影响较弱，且在15°时出现2.25%的显著性能差异。

在“验证”部分，作者通过实验比较了平板集热器和凹面向上曲线集热器的性能，结果显示实测数据与理论预测吻合良好，最大偏差低于7.8%，有效验证了数学模型的准确性。优化结果进一步表明，ANN与GA方法均一致推荐曲线构型为最优设计，其性能排序为：曲线 > 圆锥 > 金字塔 > 方形 > 圆形。

研究结论与讨论部分强调，几何优化是提升太阳能集热器性能的有效途径，特别是凹面向下的曲线构型能够最大化光捕获并减少反射损失。该研究不仅提供了不同几何构型的比较框架，还展示了ANN-GA混合算法在优化设计中的强大能力，为未来太阳能集热系统的设计提供了理论依据与实践指导。此外，作者也指出本研究的局限性，如未考虑瞬态操作、实际气候变异、热损失机制等，建议未来研究拓展至多气候条件、多物理场耦合及实际工业应用场景，并结合经济性与环境效益进行综合评估。

综上所述，这项研究通过数学建模、智能优化与实验验证相结合的方法，深化了对太阳能集热器几何构效关系的理解，为开发高效、可持续的太阳能热利用技术提供了重要支撑，尤其在可再生能源集成与低碳能源系统构建中具有广泛的应用前景。