Optimization of hopper design by genetic algorithms

• Autorzy: Yu Y. , Pettersson F. , Saxén H.
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In the handling of particulate matters, hoppers are frequently used as intermediate storages, but during their filling and emptying, particle size segregation may occur. The hopper geometry is known to affect the outflow pattern (mass flow or funnel flow), and possible inserts in the hopper can also affect the patterns and particle segregation. The present work studies the size segregation in hoppers by discrete element modeling. Due to the prohibitive computational effort required by the numerical technique, a factorial plan was applied to design a set of DEM experiments, where the geometry of the system was varied. The results of the DEM simulations form the basis for a black-box modeling, where the outflow patterns were described by a neural network. Using the arising neural model, the geometry was optimized by a genetic algorithm with respect to particle segregation of the outflow. The most promising solutions were finally verified by DEM simulations. Thus, the paper proposes a method by which complex software models can be used in challenging design problems avoiding excessive computational burden.

PL

Zbiorniki różnego typu są często używane jako pośrednie magazyny przy przechowywaniu i transporcie materiałów sypkich. Podczas napełniania i opróżniania zbiorników może wystąpić zjawisko segregacji cząstek. Kształt zsypu ma wpływ na schemat wypływu cząstek ze zbiornika (przepływ masowy lub lejkowaty), a poszczególne elementy zsypu mogą wpływać na sposób segregacji cząstek. W pracy przeprowadzono badania stopnia segregacji w zsypie wykorzystując metodę elementów dyskretnych (ang. discrete element modeling DEM). Ze względu na długie czasy obliczeń w tej metodzie, do prowadzenia obliczeń numerycznych zastosowano plan eksperymentu, w którym zmiennymi parametrami były kształt wstawki w zsypie oraz jej położenie. Uzyskane wyniki stanowią podstawę do opracowania modelu z wykorzystaniem sztucznej sieci neuronowej. Wykorzystując ten model przeprowadzono optymalizację kształtu wstawki metodą algorytmów genetycznych, przyjmując segregację jako funkcję celu. Najlepsze wyniki zostały następnie zweryfikowane metodą elementów dyskretnych. W konsekwencji zaproponowana metoda pozwala na rozwiązanie skomplikowanych problemów projektowania unikając znacznych nakładów obliczeniowych.

Słowa kluczowe

EN

hybrid modeling; particulate flow; size segregation; optimal design; discrete element model; neural networks; genetic algorithms

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Computer Methods in Materials Science
• Rocznik: 2011
• Tom: Vol. 11, No. 1
• Strony: 28--33
• Opis fizyczny: Bibliogr. 24 poz., rys.

Twórcy

autor

Yu Y.

autor

Pettersson F.

autor

Saxén H.

• Thermal and Flow Engineering laboratory, Department of Chemical Engineering Abo Akademi University, Biskopsg. 8, FI-20500 Abo, Finland,

Bibliografia

• Chou, C, Lee, A., Yeh, C, 2009, Placement of a non-isosceles-triangle insert in an asymmetrical two-dimensional bin-hopper, Adv. Powder Tech., 20 (1), 80-88.
• Cleary, P.W., Sawley, M.L., 2002, DEM modelling of industrial granular flows: 3D case studies and the effect of particle shape on hopper discharge, Appl. Math Mod., 26 (2), 89-111.
• Cundall, P.A., Strack, O.D.L., 1979, A discrete numerical model for granular assemblies, Geotech., 29 (1), 47-65.
• Cybenko, G., 1989, Approximation by superposition of a sig¬moid function, Math Control, Signals Syst., 2 (4), 303-314.
• Deb, K., Pratap, A., Agarwal, S., Meyarivan, T., 2002, A fast and elitist multi-objective genetic algorithm: NSGA-II, IEEE Trans. Evol Comput, 6 (2), 182-197.
• DEM Solutions, 2010, www.dem-solutions.com
• Holland, J.H., 1975, Adaptation in natural and artificial systems, The University of Michigan Press, Ann Arbor, MI.
• Johanson, J.R., 1967, The placement of inserts to correct flow in bins, Powder Tech., 1 (6), 328-333.
• Johanson, J.R., 1982, Controlling flow patterns in bins by use of an insert, Bulk Solids Handl. 2, 495-498.
• Kaneko, Y., Shiojima, T., Horio, M., 1999, DEM simulation of fluidized beds for gas-phase olefin polymerization, Chem. Eng. Sci., 54 (24), 5809-5821.
• Ketterhagen, W.R., Curtis J.S., Wassgren, C.R., Hancock, B.C., 2008, Modeling granular segregation in flow from quasi-three-dimensional wedge-shaped hoppers, Powder Tech., 179 (3), 126-143.
• Ketterhagen, W.R., Curtis, J.S., Wassgren, C.R., Hancock, B.C., 2009, Predicting the flow mode from hoppers using the discrete element method, Powder Tech., 195 (1), 1-10.
• Li, Y., Xu, Y., Jiang, S., 2008, DEM simulations and experiments of pebble flow with mono-sized spheres, Powder Tech., 193 (3), 312-318.
• Nedderman, R.M., 1992, Statics and Kinematics of Granular Materials, Cambridge University Press.
• Nguyen, V.D., Cogne, C, Guessasma, M., Bellenger, E., Fortin, J., 2009, Discrete modeling of granular flow with thermal transfer: Application to the discharge of silos, Appl. Therm. Eng., 29 (8-9), 1846-1853.
• Pettersson, F., Chakraborti, N., Saxen, H., 2007, A Genetic Algorithms Based Multiobjective Neural Net Applied to Noisy Blast Furnace Data, Appl. Soft Comput., 7 (1), 387-397.
• Saxén, H., Pettersson, F., 2006, Genetic evolution of novel charging programs in the blast furnace, Trans. Indian Inst. Met., 59 (5), 593-605.
• Srinivas, N., Deb, K., 1994, Optimization using nondominated sorting in genetic algorithms, Evol. Comput., 2 (3), 221-248.
• Stewart, R.L., Bridgwater, J., Zhou, Y.C., Yu, A.B., 2001, Simulated and measured flow of granules in a bladed mixer - a detailed comparison, Chem. Eng. Sci., 56 (19), 5457-5471.
• Tang, P., Puri, V.M., 2004, Methods for minimizing segregation: a review, Part. Sci. Tech., 22, 321-337.
• Yu, Y., Saxén, H., 2010, Experimental and DEM study of segregation of ternary size particles in a blast furnace top bunker model, Chem. Eng. Sci., 65 (18), 5237-5250.
• Zhou, C, Ooi, J.Y., 2009, Numerical investigation of progressive development of granular pile with spherical and non-spherical particles, Mech. Mater., 41 (6), 707-714.
• Zhu, H.P., Yu, A.B., 2005, Steady-state granular flow in a 3D cylindrical hopper with flat bottom: macroscopic analysis, Granul. Matter, 1, 97-107.
• Zhou, Z.Y., Zhu, H.P., Yu, A.B., Wright, B., Zulli, P., 2008, Discrete particle simulation of gas-solid flow in a blast furnace, Comput. Chem. Eng., 32 (8), 1760-1772.