Abstract This study is pioneered in developing digital twins using Feed-forward Neural Network (FFNN) and multi objective evolutionary optimization (MOEO) using Genetic Algorithm (GA) for a counter-flow Dew Point Cooler with a novel Guideless Irregular Heat and Mass Exchanger (GIDPC). The digital twins, takes the intake air characteristics, i.e., temperature, relative humidity as well as main operating and design parameters, i.e., intake air velocity, working air fraction, height of HMX, channel gap, and number of layers as the inputs. GIDPC’s cooling capacity, coefficient of performance (COP), dew point efficiency, wet-bulb efficiency, supply air temperature and surface area of the layers are selected as outputs. The optimum values of aforementioned operating and design parameters are identified by the MOEO to maximise the cooling capacity, COP, wet-bulb efficiencies and to minimise the surface area of the layers in four identified climates within Koppen-Geiger climate classification, namely: tropical rainforest, arid, Mediterranean hot summer and hot summer continental climates. The system monthly and annual performances in the identified optimum conditions are compared with the base system and the results show the annual improvements of up to 72.75% in COP and 23.57% in surface area. In addition, the annual power consumption is reduced by up to 49.41% when the system is designed and operated optimally. It is concluded that identifying the optimum conditions for the GIDPC can increase the system performance substantially.

中文翻译：

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使用数字孪生对最先进的露点冷却器进行约束多目标进化优化

摘要 本研究率先使用前馈神经网络 (FFNN) 和使用遗传算法 (GA) 的多目标进化优化 (MOEO) 开发数字双胞胎，用于具有新型无导向不规则换热器的逆流露点冷却器。 GIDPC）。数字孪生将进气特性，即温度、相对湿度以及主要运行和设计参数，即进气速度、工作空气分数、HMX 高度、通道间隙和层数作为输入。选择 GIDPC 的冷却能力、性能系数 (COP)、露点效率、湿球效率、送风温度和层的表面积作为输出。MOEO 确定上述运行和设计参数的最佳值，以最大限度地提高冷却能力、COP、湿球效率，并在 Koppen-Geiger 气候分类内的四种确定的气候中最小化层的表面积，即：热带雨林、干旱、地中海炎热夏季和炎热夏季大陆气候。将系统在确定的最佳条件下的月度和年度性能与基本系统进行比较，结果表明，COP 和表面积的年度改进高达 72.75% 和 23.57%。此外，系统经过优化设计和优化运行后，年耗电量最多可降低49.41%。得出的结论是，确定 GIDPC 的最佳条件可以显着提高系统性能。干旱、地中海炎热的夏季和炎热的夏季大陆性气候。将系统在确定的最佳条件下的月度和年度性能与基本系统进行比较，结果表明，COP 和表面积的年度改进高达 72.75% 和 23.57%。此外，系统经过优化设计和优化运行后，年耗电量最多可降低49.41%。得出的结论是，确定 GIDPC 的最佳条件可以显着提高系统性能。干旱、地中海炎热的夏季和炎热的夏季大陆性气候。将系统在确定的最佳条件下的月度和年度性能与基本系统进行比较，结果表明，COP 和表面积的年度改进高达 72.75% 和 23.57%。此外，系统经过优化设计和优化运行后，年耗电量最多可降低49.41%。得出的结论是，确定 GIDPC 的最佳条件可以显着提高系统性能。系统经过优化设计和优化运行，年耗电量最高可降低49.41%。得出的结论是，确定 GIDPC 的最佳条件可以显着提高系统性能。系统优化设计和优化运行，年耗电量最高可降低49.41%。得出的结论是，确定 GIDPC 的最佳条件可以显着提高系统性能。