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  • 匿名
关注:1 2013-05-23 12:21

求翻译:Ahmadi[17] performed the optimal design of a plate-andfin heat exchanger using the fast and elitist non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II). The heat exchanger was modeled using e-NTU method. The objective variables were the minimization of the cost and entropy generation, and the decision variables were the 是什么意思?

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Ahmadi[17] performed the optimal design of a plate-andfin heat exchanger using the fast and elitist non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II). The heat exchanger was modeled using e-NTU method. The objective variables were the minimization of the cost and entropy generation, and the decision variables were the
问题补充:

  • 匿名
2013-05-23 12:21:38
艾哈迈迪[17]进行了优化设计的一盘andfin的热交换器使用快速和精英的非支配排序遗传算法(NSGA-II)。热交换器是仿照使用E-NTU方法。客观变量的成本和熵产生最小化,决策变量为翅片间距,翅片高度,翅片偏移量长度,冷流长,无流长,热流长度。他们产生帕累托域,显示熵产和总成本之间的权衡和报告的最优决策变量。
  • 匿名
2013-05-23 12:23:18
艾哈迈迪[17]进行了使用快速和杰出人物非主导的排序的基因算法(NSGA-II)的板材andfin热转换器的优选设计。使用e-NTU方法,热转换器被塑造了。客观可变物是费用和熵一代的低估,并且决策变量是飞翅沥青、飞翅高度、飞翅垂距长度、冷的射流长度、NO-流程长度和热的射流长度。
  • 匿名
2013-05-23 12:24:58
Ahmadi( 17) 使用被非控制的快速和杰出人物进行了板材andfin热转换器的优选设计排序基因算法 (NSGA-II)。 热转换器被塑造了运用e-NTU方法。 客观可变物是费用和熵世代的低估,并且决策变量是飞翅沥青,飞翅高度,飞翅垂距长度,冷的射流长度,没有流动长度和热的射流长度。 他们引起了显示交易在熵世代和总成本之间并且报告最优方案可变物的一个Pareto领域。
  • 匿名
2013-05-23 12:26:38
艾哈迈迪 [17] 执行板 andfin 换热器的快速和精英主义非支配排序遗传算法 (NSGA-II) 的优化设计。换热器是使用 e-台大方法建模的。客观变量被最小化的成本和熵的代,和决定变量是翅片间距、 翅片高度,鱼翅偏移量的长度、 冷流流长度、 无流动长度和热流流长度。帕累托领域,表明熵产生与总成本之间的权衡,并报告了最优决策变量生成它们。
  • 匿名
2013-05-23 12:28:18
Ahmadi(17) 实行一台盘子-andfin 的热交换器使用快和优秀人才非受支配排序遗传算法的优化的设计 ( NSGAII )。热交换器使用 e-NTU 的方法被模拟。客观变量是费用和平均信息量一代的最低限度,以及决定变量是鳍球场,鳍高度,鳍分支长度,冷的溪流动长度,无流动的长度,热的溪流动长度。他们生成显示平均信息量的一代和总成本之间的权衡,报告优化的决定变量的 Pareto 域。
 
 
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