附件C：譯文

家用空調(diào)的旋轉(zhuǎn)式壓縮機多目標優(yōu)化設(shè)計

摘要：
本文提出了一種用于滾動活塞式壓縮機的采用了遺傳和進化算法多目標優(yōu)化技術(shù)的優(yōu)化設(shè)計。程序根據(jù)各種壓縮機設(shè)計要求，根據(jù)預(yù)設(shè)的限制，從多目標函數(shù)集中，實現(xiàn)一套最佳的權(quán)衡各種解決方案。這種最佳的解決方案使設(shè)計人員能夠選擇最適合他們的需要的最佳的解決方案。這些方案試圖優(yōu)化組合九個目標的一些職能：性能系數(shù)，制冷能力，輸入功率電機，摩擦功耗，指示功，排放閥損失，吸入閥損失，壓縮機整體的尺寸，和機器的制造成本。在大量的優(yōu)化過程范圍內(nèi)，有23個預(yù)設(shè)限制，有18個壓縮機設(shè)計變量。
，運用在壓縮機設(shè)計的多目標優(yōu)化技術(shù)會得到一個有效的解決方案。
關(guān)鍵詞：壓縮機，多目標，優(yōu)化，設(shè)計
1.簡介
迄今為止壓縮機應(yīng)用優(yōu)化設(shè)計研究，大多是單目標導(dǎo)向，主要集中在優(yōu)化制冷壓縮機為基礎(chǔ)的電路性能的性能系數(shù)(COP)。COP是對電力作為動能來源的壓縮機的比冷卻能力比率的定義。以往的研究[ 1-6 ]中采用的[ 2-4 ]優(yōu)化程序，證明是有效的。多年來，在運用多目標優(yōu)化（ EMOO ）技術(shù)來解決各種多目標優(yōu)化問題（ MOOPs ）過程中已有越來越多的研究成果，其中一度被認為是不可能的壯舉。盡管如此，科學(xué)部門開辟了一個新的角度來解決MOOPs 。這項技術(shù)其重要性是在自然遺傳進化基礎(chǔ)上的算法，并已被成功證明能獲得最佳的成果。
同樣，日益復(fù)雜的現(xiàn)實世界，導(dǎo)致越來越多的涉及不止一個目標的設(shè)計要求共同決定來設(shè)計一個壓縮機。因此，這篇論文闡述了可信的整合EMOO技術(shù)與目前的壓縮機仿真程序，同時了解更多在處理這類問題的EMOO技術(shù)。
2. 數(shù)學(xué)建模