燃燒仿真技術(shù)教程：新能源燃燒反應動力學模型應用案例

燃燒仿真技術(shù)教程：新能源燃燒反應動力學模型應用案例1燃燒基礎(chǔ)理論1.1燃燒反應類型燃燒是一種化學反應，其中燃料與氧氣反應，產(chǎn)生熱能和光能。燃燒反應類型主要分為以下幾種：均相燃燒：燃料和氧化劑在分子水平上完全混合，如氣體燃燒。非均相燃燒：燃料和氧化劑在不同相中，如液體燃料在空氣中燃燒。擴散燃燒：燃料和氧化劑通過擴散混合，然后燃燒，常見于預混程度不高的燃燒過程。預混燃燒：燃料和氧化劑在燃燒前已經(jīng)完全混合，如天然氣燃燒。1.2燃燒動力學基礎(chǔ)燃燒動力學研究燃燒反應的速率和機制。燃燒速率受多種因素影響，包括溫度、壓力、燃料和氧化劑的濃度、反應物的物理狀態(tài)等。動力學模型通?；诨瘜W反應機理，描述反應物如何轉(zhuǎn)化為產(chǎn)物。1.2.1Arrhenius定律Arrhenius定律是描述化學反應速率與溫度關(guān)系的基本定律，公式如下：k其中，k是反應速率常數(shù)，A是頻率因子，Ea是活化能，R是理想氣體常數(shù)，T1.2.2例子：Arrhenius定律的Python實現(xiàn)importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#定義Arrhenius定律函數(shù)

defarrhenius_law(A,Ea,R,T):

"""

計算Arrhenius定律下的反應速率常數(shù)

:paramA:頻率因子

:paramEa:活化能

:paramR:理想氣體常數(shù)

:paramT:絕對溫度

:return:反應速率常數(shù)

"""

returnA*np.exp(-Ea/(R*T))

#參數(shù)設(shè)置

A=1e10#頻率因子

Ea=100000#活化能，單位J/mol

R=8.314#理想氣體常數(shù)，單位J/(mol*K)

T=np.linspace(300,1500,100)#溫度范圍，單位K

#計算反應速率常數(shù)

k=arrhenius_law(A,Ea,R,T)

#繪制反應速率常數(shù)與溫度的關(guān)系圖

plt.figure()

plt.plot(T,k)

plt.xlabel('溫度(K)')

plt.ylabel('反應速率常數(shù)(s^-1)')

plt.title('Arrhenius定律下的反應速率常數(shù)與溫度關(guān)系')

plt.show()1.3燃燒仿真原理燃燒仿真利用數(shù)值方法和物理化學模型來預測燃燒過程中的溫度、壓力、化學組分等參數(shù)。常見的燃燒仿真方法包括：有限體積法：將燃燒區(qū)域劃分為多個小體積，然后在每個體積內(nèi)求解控制方程?；瘜W反應機理：詳細描述燃料燃燒的化學過程，包括反應路徑和速率。湍流模型：考慮湍流對燃燒過程的影響，如k-ε模型、LES模型等。1.3.1例子：使用Cantera進行燃燒仿真Cantera是一個開源軟件，用于化學反應動力學和燃燒過程的仿真。下面是一個使用Cantera進行簡單燃燒仿真的Python示例：importcanteraasct

#創(chuàng)建氣體對象

gas=ct.Solution('gri30.xml')

#設(shè)置初始條件

P=ct.one_atm#壓力，單位Pa

Tin=300.0#初始溫度，單位K

gas.TPX=Tin,P,'CH4:1,O2:2,N2:7.56'

#創(chuàng)建一維燃燒器對象

burner=ct.IdealGasFlow(gas)

#設(shè)置燃燒器邊界條件

burner.left.set_stagnation_properties(P,Tin,'CH4:1,O2:2,N2:7.56')

burner.right.set_stagnation_properties(P,1500.0,'N2:7.56')

#設(shè)置燃燒器網(wǎng)格

burner.set_refine_criteria(ratio=3,slope=0.1,curve=0.1,prune=0)

#進行燃燒仿真

flame=ct.FreeFlame(gas,burner)

flame.set_refine_criteria(ratio=3,slope=0.1,curve=0.1,prune=0)

flame.solve(loglevel=1,auto=True)

#輸出結(jié)果

print(flame)在這個例子中，我們使用了GRI3.0化學反應機理，這是一個描述甲烷燃燒的詳細機理。通過設(shè)置初始條件和邊界條件，我們創(chuàng)建了一個一維燃燒器，并進行了燃燒仿真。最后，我們輸出了仿真結(jié)果，包括溫度、壓力和化學組分的分布。以上內(nèi)容涵蓋了燃燒基礎(chǔ)理論中的燃燒反應類型、燃燒動力學基礎(chǔ)以及燃燒仿真原理，并通過具體的代碼示例展示了Arrhenius定律的計算和使用Cantera進行燃燒仿真的過程。這些原理和方法是理解和進行燃燒仿真研究的基礎(chǔ)。2新能源燃燒特性2.1新能源燃料介紹新能源燃料，作為傳統(tǒng)化石燃料的替代品，包括但不限于生物質(zhì)燃料、氫燃料、合成燃料（如甲醇、二甲醚）和可再生能源（如太陽能、風能轉(zhuǎn)換的電能）。這些燃料的使用旨在減少溫室氣體排放，提高能源效率，以及促進能源的可持續(xù)發(fā)展。2.1.1生物質(zhì)燃料生物質(zhì)燃料來源于植物或動物的有機物質(zhì)，如木材、農(nóng)作物殘余、動物糞便等。這些燃料通過生物化學或熱化學過程轉(zhuǎn)化為可燃物質(zhì)，如生物柴油、生物乙醇和生物氣體。2.1.2氫燃料氫燃料是一種清潔的能源，燃燒后僅產(chǎn)生水，無二氧化碳排放。氫可以通過電解水、天然氣重整或生物質(zhì)氣化等多種方式生產(chǎn)。2.1.3合成燃料合成燃料，如甲醇和二甲醚，可以通過碳捕獲和利用技術(shù)（CCU）從工業(yè)廢氣中提取的二氧化碳和氫氣合成。這些燃料可以作為柴油或汽油的替代品，減少對化石燃料的依賴。2.1.4可再生能源可再生能源，如太陽能和風能，雖然不直接燃燒，但可以通過轉(zhuǎn)換為電能，再用于驅(qū)動電動車輛或加熱系統(tǒng)，間接實現(xiàn)燃燒效果。電能的產(chǎn)生和使用過程更加清潔，減少了對化石燃料的需求。2.2新能源燃燒優(yōu)勢與挑戰(zhàn)2.2.1優(yōu)勢減少溫室氣體排放：新能源燃料的燃燒過程產(chǎn)生的溫室氣體顯著低于化石燃料。提高能源效率：某些新能源燃料，如氫燃料，具有更高的能量密度，可以提高燃燒效率。能源可持續(xù)性：可再生能源的使用，如太陽能和風能，可以實現(xiàn)能源的長期可持續(xù)供應。2.2.2挑戰(zhàn)成本問題：新能源燃料的生產(chǎn)成本通常高于化石燃料，需要技術(shù)進步和規(guī)模經(jīng)濟來降低成本?；A(chǔ)設(shè)施：現(xiàn)有的能源基礎(chǔ)設(shè)施主要針對化石燃料設(shè)計，新能源燃料的廣泛應用需要對基礎(chǔ)設(shè)施進行大規(guī)模改造。燃燒特性差異：不同新能源燃料的燃燒特性與化石燃料有顯著差異，需要對燃燒設(shè)備進行調(diào)整和優(yōu)化。2.3新能源燃燒過程分析新能源燃料的燃燒過程分析涉及多個方面，包括燃燒動力學、燃燒效率、排放特性等。以氫燃料為例，其燃燒過程與傳統(tǒng)化石燃料有顯著不同。2.3.1燃燒動力學模型燃燒動力學模型用于描述燃料燃燒的化學反應過程。對于氫燃料，其燃燒反應主要涉及氫氣與氧氣的反應，生成水。反應方程式如下：代碼示例假設(shè)我們使用Python的Cantera庫來模擬氫氣的燃燒過程，以下是一個簡單的示例代碼：importcanteraasct

#創(chuàng)建氫氣和氧氣的混合物

gas=ct.Solution('gri30.xml')

gas.TPX=300,ct.one_atm,'H2:2,O2:1'

#創(chuàng)建燃燒器對象

burner=ct.IdealGasConstPressureFlame(gas)

#設(shè)置邊界條件

burner.set_refine_criteria(ratio=3,slope=0.1,curve=0.14)

#解決燃燒問題

burner.solve(loglevel=1,auto=True)

#輸出燃燒結(jié)果

print("Temperatureattheendoftheflame:",burner.T[-1])

print("Speciesmassfractionsattheendoftheflame:",burner.Y)2.3.2燃燒效率燃燒效率是衡量燃料燃燒完全程度的指標。對于氫燃料，由于其反應活性高，燃燒效率通常高于化石燃料。然而，燃燒效率也受到燃燒條件（如溫度、壓力）的影響。2.3.3排放特性新能源燃料的燃燒過程可以顯著減少有害排放物，如二氧化碳、氮氧化物和顆粒物。然而，某些燃料在特定燃燒條件下可能會產(chǎn)生其他類型的排放，如氨（NH3）在氫燃料燃燒中可能產(chǎn)生。通過深入分析新能源燃料的燃燒特性，我們可以優(yōu)化燃燒過程，提高燃燒效率，同時減少對環(huán)境的影響。這不僅需要理論研究，還需要實驗驗證和實際應用的不斷探索。3燃燒反應動力學模型3.1動力學模型概述燃燒反應動力學模型是描述燃燒過程中化學反應速率與反應物濃度、溫度、壓力等參數(shù)之間關(guān)系的數(shù)學模型。這些模型基于化學反應機理，能夠預測燃燒過程中的各種現(xiàn)象，如火焰?zhèn)鞑ニ俣?、燃燒產(chǎn)物組成、燃燒效率等。動力學模型的構(gòu)建和應用對于理解燃燒過程、優(yōu)化燃燒設(shè)備設(shè)計、減少污染物排放以及開發(fā)新能源技術(shù)至關(guān)重要。3.1.1原理燃燒反應動力學模型的核心是化學反應速率方程，它描述了化學反應速率與反應物濃度之間的關(guān)系。在大多數(shù)情況下，反應速率與反應物濃度的冪次方成正比，這種關(guān)系可以通過Arrhenius定律來描述。此外，模型還需要考慮反應物和產(chǎn)物的物性參數(shù)，如熱容、熱導率、粘度等，以及燃燒環(huán)境的溫度、壓力和湍流等條件。3.1.2內(nèi)容動力學模型的構(gòu)建通常包括以下步驟：確定反應機理：識別參與燃燒過程的所有化學反應，包括主反應和副反應。建立速率方程：為每個反應建立速率方程，通常基于Arrhenius定律。整合反應網(wǎng)絡(luò)：將所有反應的速率方程整合成一個反應網(wǎng)絡(luò)，形成動力學模型。模型驗證：通過實驗數(shù)據(jù)或已知的燃燒現(xiàn)象來驗證模型的準確性。3.2Arrhenius定律詳解Arrhenius定律是描述化學反應速率與溫度之間關(guān)系的經(jīng)驗公式。該定律表明，反應速率常數(shù)k與溫度T的關(guān)系可以表示為：k其中：-A是頻率因子，與反應物分子碰撞的頻率有關(guān)。-Ea是活化能，是反應物分子轉(zhuǎn)化為產(chǎn)物分子所需的最小能量。-R是理想氣體常數(shù)。-T3.2.1原理Arrhenius定律基于分子碰撞理論，認為化學反應速率取決于反應物分子的碰撞頻率和碰撞時的能量。溫度升高時，分子的平均動能增加，導致碰撞頻率和碰撞能量增加，從而加速化學反應。3.2.2內(nèi)容在燃燒反應動力學模型中，Arrhenius定律被廣泛應用于描述各種化學反應的速率。例如，對于氫氣和氧氣的燃燒反應：2其速率方程可以基于Arrhenius定律來建立。假設(shè)該反應的頻率因子A=1.0×1013s??1，活化能Ea=k3.3化學反應網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建化學反應網(wǎng)絡(luò)是將多個化學反應連接起來，形成一個描述燃燒過程的復雜系統(tǒng)的模型。構(gòu)建化學反應網(wǎng)絡(luò)是燃燒反應動力學模型的關(guān)鍵步驟，它能夠全面地反映燃燒過程中的化學變化。3.3.1原理化學反應網(wǎng)絡(luò)由多個Arrhenius定律描述的化學反應組成，這些反應相互作用，形成一個復雜的動力學系統(tǒng)。網(wǎng)絡(luò)中的每個節(jié)點代表一種化學物質(zhì)，每條邊代表一個化學反應，邊的權(quán)重則由反應速率常數(shù)決定。3.3.2內(nèi)容構(gòu)建化學反應網(wǎng)絡(luò)涉及以下步驟：識別反應物和產(chǎn)物：列出所有參與燃燒過程的化學物質(zhì)。確定反應路徑：識別每種化學物質(zhì)之間的反應路徑，包括直接反應和中間產(chǎn)物的生成與消耗。建立速率方程：為每個反應建立基于Arrhenius定律的速率方程。整合網(wǎng)絡(luò)：將所有反應的速率方程整合成一個網(wǎng)絡(luò)，形成完整的動力學模型。3.3.3示例假設(shè)我們構(gòu)建一個簡單的燃燒反應網(wǎng)絡(luò)，涉及氫氣、氧氣和水蒸氣的反應。網(wǎng)絡(luò)包括以下反應：2H對于第一個反應，我們已經(jīng)給出了基于Arrhenius定律的速率方程。對于第二個反應，假設(shè)其頻率因子A=1.0×106sk將這兩個反應整合成一個網(wǎng)絡(luò)，我們可以通過求解微分方程組來模擬燃燒過程。例如，使用Python的egrate.solve_ivp函數(shù)可以求解反應網(wǎng)絡(luò)的微分方程組：importnumpyasnp

fromegrateimportsolve_ivp

#定義反應速率常數(shù)

defreaction_rate(t,y,A1,Ea1,A2,Ea2,R):

k1=A1*np.exp(-Ea1/(R*y[2]))#溫度為y[2]

k2=A2*np.exp(-Ea2/(R*y[2]))

return[k1*y[0]**2*y[1],-2*k1*y[0]**2*y[1]+k2*y[3],0,k2*y[3]]

#定義初始條件和參數(shù)

y0=[1.0,1.0,300.0,0.0]#初始濃度和溫度

t_span=(0,1)#時間跨度

A1=1.0e13#頻率因子

Ea1=240e3#活化能

A2=1.0e6

Ea2=120e3

R=8.314#理想氣體常數(shù)

#求解微分方程組

sol=solve_ivp(reaction_rate,t_span,y0,args=(A1,Ea1,A2,Ea2,R),t_eval=np.linspace(0,1,100))

#輸出結(jié)果

print(sol.t)#時間點

print(sol.y)#濃度和溫度隨時間的變化在這個例子中，我們定義了反應速率常數(shù)的計算方法，并使用solve_ivp函數(shù)求解了微分方程組，模擬了氫氣、氧氣和水蒸氣的濃度隨時間的變化。通過調(diào)整參數(shù)和反應網(wǎng)絡(luò)，可以模擬更復雜的燃燒過程，為燃燒仿真和新能源技術(shù)開發(fā)提供理論支持。4動力學模型在新能源燃燒中的應用4.1模型參數(shù)化在新能源燃燒的仿真中，動力學模型的參數(shù)化是關(guān)鍵步驟，它涉及到如何準確地描述燃燒反應的速率和機理。參數(shù)化過程通常包括選擇合適的反應機理、確定反應物和產(chǎn)物、設(shè)定反應速率常數(shù)等。4.1.1選擇反應機理新能源，如氫燃料，其燃燒過程可以通過多種化學反應機理來描述。選擇最合適的機理需要考慮燃料的化學性質(zhì)、燃燒條件（如溫度、壓力）以及仿真目標（如預測燃燒效率、排放物生成）。4.1.2確定反應物和產(chǎn)物以氫燃料為例，其主要反應物為氫氣（H2）和氧氣（O2），產(chǎn)物為水（H2O）。在實際燃燒過程中，還可能涉及氮氣（N2）和二氧化碳（CO2）等其他氣體，以及未完全燃燒的副產(chǎn)物。4.1.3設(shè)定反應速率常數(shù)反應速率常數(shù)是動力學模型的核心參數(shù)，它決定了反應的快慢。這些常數(shù)通常通過實驗數(shù)據(jù)擬合得到，或者從已有的數(shù)據(jù)庫中選取。例如，使用Arrhenius方程來描述溫度對反應速率的影響：k其中，k是反應速率常數(shù)，A是頻率因子，Ea是活化能，R是理想氣體常數(shù)，T4.2仿真軟件介紹4.2.1CanteraCantera是一個開源的化學反應工程軟件，廣泛應用于燃燒、燃料電池、化學動力學等領(lǐng)域。它提供了豐富的化學反應機理庫，以及靈活的仿真接口，可以與多種仿真環(huán)境集成。安裝Canterapipinstallcantera使用示例importcanteraasct

#創(chuàng)建氣體對象，使用GRI-Mech3.0機理

gas=ct.Solution('gri30.xml')

#設(shè)置初始條件

gas.TPX=300,ct.one_atm,'H2:1.0,O2:0.5,N2:19.5'

#創(chuàng)建理想氣體反應器

r=ct.IdealGasReactor(gas)

#創(chuàng)建仿真器

sim=ct.ReactorNet([r])

#仿真時間步長和總時間

time_step=1e-6

end_time=0.001

#仿真循環(huán)

fortinnp.linspace(0,end_time,1000):

sim.advance(t)

print(t,r.thermo.T,r.thermo.P,r.thermo.X)4.2.2CHEMKINCHEMKIN是另一個在燃燒仿真中常用的軟件，它特別適合于處理復雜的化學反應網(wǎng)絡(luò)。CHEMKIN提供了從反應機理到仿真結(jié)果的完整解決方案，包括反應速率計算、熱力學性質(zhì)計算等。4.3案例研究：氫燃料燃燒氫燃料因其高能量密度和燃燒產(chǎn)物僅為水而被視為清潔能源的未來。然而，氫燃料的燃燒過程復雜，涉及到多個化學反應步驟。動力學模型在預測氫燃料燃燒特性方面發(fā)揮著重要作用。4.3.1模型建立建立氫燃料燃燒的動力學模型，首先需要選擇一個包含氫氣燃燒反應的機理庫，如Cantera中的GRI-Mech3.0或詳細氫氣燃燒機理。4.3.2參數(shù)優(yōu)化通過實驗數(shù)據(jù)對模型參數(shù)進行優(yōu)化，確保模型的預測結(jié)果與實際燃燒特性相匹配。這可能包括調(diào)整反應速率常數(shù)、熱力學參數(shù)等。4.3.3仿真與分析使用建立的模型進行仿真，分析氫燃料在不同條件下的燃燒效率、燃燒速度、排放物生成等關(guān)鍵指標。例如，通過改變初始溫度、壓力或燃料與空氣的混合比例，觀察對燃燒過程的影響。4.3.4結(jié)果驗證將仿真結(jié)果與實驗數(shù)據(jù)進行對比，驗證模型的準確性和可靠性。這一步驟對于模型的進一步優(yōu)化和應用至關(guān)重要。通過以上步驟，我們可以深入理解氫燃料燃燒的動力學特性，為氫能源的開發(fā)和應用提供科學依據(jù)。5燃燒仿真結(jié)果分析5.1仿真結(jié)果解讀燃燒仿真通過數(shù)值方法模擬燃燒過程，其結(jié)果通常包括溫度分布、壓力變化、組分濃度、燃燒速率等關(guān)鍵參數(shù)。解讀這些結(jié)果是評估燃燒過程性能和優(yōu)化設(shè)計的基礎(chǔ)。5.1.1溫度分布溫度是燃燒過程中最重要的參數(shù)之一，它直接影響燃燒效率和污染物生成。在仿真結(jié)果中，溫度分布圖可以顯示燃燒區(qū)域的熱點位置，幫助理解燃燒反應的集中區(qū)域。5.1.2壓力變化壓力變化反映了燃燒過程中的動力學特性，特別是在內(nèi)燃機或噴氣發(fā)動機中，壓力峰值和壓力波動是評估燃燒穩(wěn)定性和效率的關(guān)鍵指標。5.1.3組分濃度燃燒過程中，燃料和氧化劑的濃度變化以及燃燒產(chǎn)物的生成是理解燃燒化學反應的基礎(chǔ)。通過分析組分濃度，可以評估燃燒的完全程度和可能的未完全燃燒產(chǎn)物。5.1.4燃燒速率燃燒速率是衡量燃燒過程快慢的指標，它受到溫度、壓力、燃料和氧化劑濃度的影響。在仿真結(jié)果中，燃燒速率曲線可以揭示燃燒過程的動力學特征。5.2燃燒效率評估燃燒效率是衡量燃燒過程是否充分和經(jīng)濟的重要指標。它通常通過計算實際燃燒產(chǎn)生的能量與理論最大能量的比值來評估。5.2.1計算方法燃燒效率可以通過以下公式計算：η其中，Qact5.2.2示例代碼#燃燒效率評估示例代碼

defcalculate_burning_efficiency(actual_energy,theoretical_energy):

"""

計算燃燒效率

:paramactual_energy:實際燃燒產(chǎn)生的能量

:paramtheoretical_energy:理論最大能量

:return:燃燒效率

"""

efficiency=actual_energy/theoretical_energy

returnefficiency

#示例數(shù)據(jù)

actual_energy=1500#千焦耳

theoretical_energy=1600#千焦耳

#計算燃燒效率

efficiency=calculate_burning_efficiency(actual_energy,theoretical_energy)

print(f"燃燒效率:{efficiency*100:.2f}%")5.3污染物排放分析燃燒過程中的污染物排放是環(huán)境和健康關(guān)注的重點。污染物主要包括一氧化碳(CO)、氮氧化物(NOx)、未燃燒碳氫化合物(UHC)等。5.3.1分析方法污染物排放量可以通過燃燒產(chǎn)物的組分濃度和燃燒過程的總質(zhì)量流量來計算。5.3.2示例代碼#污染物排放分析示例代碼

defcalculate_pollutant_emission(concentration,mass_flow_rate):

"""

計算污染物排放量

:paramconcentration:污染物濃度

:parammass_flow_rate:燃燒過程的總質(zhì)量流量

:return:污染物排放量

"""

emission=concentration*mass_flow_rate

returnemission

#示例數(shù)據(jù)

co_concentration=0.002#一氧化碳濃度，單位：g/kg

mass_flow_rate=100#燃燒過程的總質(zhì)量流量，單位：kg/s

#計算一氧化碳排放量

co_emission=calculate_pollutant_emission(co_concentration,mass_flow_rate)

print(f"一氧化碳排放量:{co_emission:.2f}g/s")通過上述分析，我們可以深入了解燃燒過程的特性，評估其效率和環(huán)境影響，從而為燃燒系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計提供科學依據(jù)。6優(yōu)化新能源燃燒過程6.1參數(shù)優(yōu)化方法在新能源燃燒過程中，參數(shù)優(yōu)化是提高燃燒效率和減少污染物排放的關(guān)鍵步驟。通過調(diào)整燃燒反應中的關(guān)鍵參數(shù)，如燃料與空氣的混合比、燃燒溫度、燃燒壓力等，可以顯著改善燃燒性能。參數(shù)優(yōu)化方法通常包括實驗方法和數(shù)值模擬方法。6.1.1實驗方法實驗方法直接在實驗室或現(xiàn)場進行燃燒試驗，通過改變參數(shù)觀察燃燒效果。這種方法直觀但成本高，且受實驗條件限制。6.1.2數(shù)值模擬方法數(shù)值模擬方法利用計算機軟件模擬燃燒過程，通過算法調(diào)整參數(shù)，觀察其對燃燒效率和污染物排放的影響。這種方法成本較低，且能快速迭代優(yōu)化。例子：使用遺傳算法優(yōu)化燃燒參數(shù)遺傳算法是一種模擬自然選擇和遺傳機制的優(yōu)化算法，適用于解決復雜優(yōu)化問題。下面是一個使用Python實現(xiàn)的遺傳算法優(yōu)化燃燒參數(shù)的例子：importnumpyasnp

fromdeapimportbase,creator,tools,algorithms

#定義問題

creator.create("FitnessMax",base.Fitness,weights=(1.0,))

creator.create("Individual",list,fitness=creator.FitnessMax)

#初始化參數(shù)

toolbox=base.Toolbox()

toolbox.register("attr_float",np.random.uniform,low=0.0,high=1.0)

toolbox.register("individual",tools.initRepeat,creator.Individual,toolbox.attr_float,n=5)

toolbox.register("population",tools.initRepeat,list,toolbox.individual)

#定義評估函數(shù)

defevaluate(individual):

#假設(shè)評估函數(shù)計算燃燒效率和污染物排放

efficiency=sum(individual)/len(individual)

emission=1-efficiency

returnefficiency,emission

#注冊評估函數(shù)

toolbox.register("evaluate",evaluate)

#定義遺傳操作

toolbox.register("mate",tools.cxTwoPoint)

toolbox.register("mutate",tools.mutGaussia