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摘要：玻璃窑炉保温层经济厚度的选择，一直是保温优化设计问题中的重点以及难点。目前对于经济厚度的选择大部分是通过公式直接求取，或者从设计手册从直接选取，这并不能保证厚度选择的经济性以及准确性【1】。本文旨在提出一种新型求取经济厚度的方法：给出数学模型以及边界条件，在保温和经济的前提下提出目标函数，利用蝙蝠算法求解，求出经济厚度。实例表明迭代35次后即可得到经济年总费用，且每次迭代结果稳定。
关键词：蝙蝠优化算法;目标函数;优化设计
1 引言
玻璃熔窑的保温是为了减少窑炉的热损失，减低燃料消耗量从而提高窑炉热效率。国内外较先进的窑炉都采用了保温措施。保温研究的一个重要方向是窑体保温的优化设计，目的就是在多种可行的保温方案中，选择总费用最低的方案，因此，选择合适的窑炉保温经济厚度就显得尤为重要。目前，对于玻璃熔窑保温层经济厚度的计算多采用简化式求得，或者直接从设计手册中的保温厚度表中选择经济厚度，这不能确保所选厚度的合理性。将蝙蝠优化算法应用到窑炉保温优化设计中，给出数学模型及实现步驟，实例表面迭代35次后可得到最经济年总费用，且每次迭代结果稳定。同时，将蝙蝠算法与在相同条件下的粒子群法与迭代法相比较，结果显示应用蝙蝠算法所得到的年总费用最低。
2 玻璃熔窑保温模型及优化问题
2.1 玻璃熔窑保温模型
设从窑炉内壁到窑炉外壁共有n层材料，
为内壁温度，
为外壁温度，
为环境温度。热量通过炉壁和保温层的传热包括以下两个过程【2】：
2.2 玻璃熔窑保温的优化目标
玻璃熔窑保温层厚度的优化设计通常采用以下三种方法，以散热量为基础，以外表面温度为基础，以经济性为基础。工程实际中，通常以最佳经济保温层厚度求解居多。、
1 以散热量为基础。规定了窑炉保温层边界上的热流密度，既第二类边界条件。此类边界条件就是规定边界上热流密度保持定值，
为常数。
3 以经济性为基础。保温后的年散热损失费用与保温工程投资的年分摊费用的总和为最低，以此为目标去确定最佳内外保温层经济厚度。
本文主要是从如何获得最佳保温层经济厚度的角度去研究和分析。
2.3 玻璃熔窑保温最佳经济厚度的计算
本文应用蝙蝠算法求解该优化问题，给出实现算法。
3 蝙蝠算法
3.1 算法介绍
蝙蝠优化算法（BA）【5】是由Yang于2010年首次提出，受启发于蝙蝠的回声定位行为，由于其具有结构简单、参数少、鲁棒性强、易于理解和实现等优点，能以较大的概率求得全局最优解，所以已经成功应用于多种优化问题。
3.3 改进蝙蝠算法
由于基本蝙蝠算法能够在算法运行的前期便可通过将全局优化转换到局部优化来实现算法的快速收敛，这同时也会导致该算法过早地处于停滞阶段，为提高蝙蝠算法的寻优性能，使蝙蝠算法在优化前期又较强的全局搜索能力，后期有较高的局部搜索能力，从而加快收敛速度，本文在在蝙蝠速度更新公式（1.6）中引入惯性权重：
Step8：根据实际情况的需要，输出相对应的运算结果。
应用文中方法编程计算，把蝙蝠算法的进化过程和粒子群算法进行比较，见图1-2，由图1-2可知，蝙蝠算法不但收敛速度更快，求解精度高，而且稳定性也大大优于粒子群算法。与此同时，将运用蝙蝠算法得到的结果与常用的粒子群算法和迭代法相比较，见表1，由表1知蝙蝠优化算法所得的结果最为经济。另外，该算法具有较好的稳定性，运行结果不依赖于初始值的选择，进行了25次试验，每次结果都比较稳定，迭代约35次后即可得到最佳经济年总费用，从而求出所需经济厚度。
6 结论
蝙蝠算法是一种随机搜索优化算法，算法简洁、易于实现、需要调整的参数较少。文中将粒子群优化算法应用于玻璃熔窑的保温优化设计，给出窑炉保温优化的数学模型及蝙蝠算法解决该类问题的实现步骤，实例结果表明了算法的可行性与准确性，为解决玻璃熔窑保温优化问题提供了新思路。
参考文献
[1]吴文珍，梁兴柱，房会军，马爱琴.粒子群优化算法在管道保温优化设计中的应用[J].大庆石油学院学报，2007（03）：98-101+156.
[2]张端. 玻璃生产中优化问题的研究——窑炉保温优化设计和玻璃配合料优化计算[D].浙江大学，2002.
[3]施振球.动力管道手册[M].北京：机械工业出版社，1994：45-47.
[4]章熙民.传热学[M].北京：中国建筑工业出版社，1993：34-36.
[5]李枝勇. 蝙蝠算法及其在函数优化中的应用研究[D].上海理工大学，2013.
关键词：蝙蝠优化算法;目标函数;优化设计
1 引言
玻璃熔窑的保温是为了减少窑炉的热损失，减低燃料消耗量从而提高窑炉热效率。国内外较先进的窑炉都采用了保温措施。保温研究的一个重要方向是窑体保温的优化设计，目的就是在多种可行的保温方案中，选择总费用最低的方案，因此，选择合适的窑炉保温经济厚度就显得尤为重要。目前，对于玻璃熔窑保温层经济厚度的计算多采用简化式求得，或者直接从设计手册中的保温厚度表中选择经济厚度，这不能确保所选厚度的合理性。将蝙蝠优化算法应用到窑炉保温优化设计中，给出数学模型及实现步驟，实例表面迭代35次后可得到最经济年总费用，且每次迭代结果稳定。同时，将蝙蝠算法与在相同条件下的粒子群法与迭代法相比较，结果显示应用蝙蝠算法所得到的年总费用最低。
2 玻璃熔窑保温模型及优化问题
2.1 玻璃熔窑保温模型
设从窑炉内壁到窑炉外壁共有n层材料，
为内壁温度，为外壁温度，为环境温度。热量通过炉壁和保温层的传热包括以下两个过程【2】：
2.2 玻璃熔窑保温的优化目标
玻璃熔窑保温层厚度的优化设计通常采用以下三种方法，以散热量为基础，以外表面温度为基础，以经济性为基础。工程实际中，通常以最佳经济保温层厚度求解居多。、
1 以散热量为基础。规定了窑炉保温层边界上的热流密度，既第二类边界条件。此类边界条件就是规定边界上热流密度保持定值，
为常数。
3 以经济性为基础。保温后的年散热损失费用与保温工程投资的年分摊费用的总和为最低，以此为目标去确定最佳内外保温层经济厚度。
本文主要是从如何获得最佳保温层经济厚度的角度去研究和分析。
2.3 玻璃熔窑保温最佳经济厚度的计算
本文应用蝙蝠算法求解该优化问题，给出实现算法。
3 蝙蝠算法
3.1 算法介绍
蝙蝠优化算法（BA）【5】是由Yang于2010年首次提出，受启发于蝙蝠的回声定位行为，由于其具有结构简单、参数少、鲁棒性强、易于理解和实现等优点，能以较大的概率求得全局最优解，所以已经成功应用于多种优化问题。
3.3 改进蝙蝠算法
由于基本蝙蝠算法能够在算法运行的前期便可通过将全局优化转换到局部优化来实现算法的快速收敛，这同时也会导致该算法过早地处于停滞阶段，为提高蝙蝠算法的寻优性能，使蝙蝠算法在优化前期又较强的全局搜索能力，后期有较高的局部搜索能力，从而加快收敛速度，本文在在蝙蝠速度更新公式（1.6）中引入惯性权重：
Step8：根据实际情况的需要，输出相对应的运算结果。
应用文中方法编程计算，把蝙蝠算法的进化过程和粒子群算法进行比较，见图1-2，由图1-2可知，蝙蝠算法不但收敛速度更快，求解精度高，而且稳定性也大大优于粒子群算法。与此同时，将运用蝙蝠算法得到的结果与常用的粒子群算法和迭代法相比较，见表1，由表1知蝙蝠优化算法所得的结果最为经济。另外，该算法具有较好的稳定性，运行结果不依赖于初始值的选择，进行了25次试验，每次结果都比较稳定，迭代约35次后即可得到最佳经济年总费用，从而求出所需经济厚度。
6 结论
蝙蝠算法是一种随机搜索优化算法，算法简洁、易于实现、需要调整的参数较少。文中将粒子群优化算法应用于玻璃熔窑的保温优化设计，给出窑炉保温优化的数学模型及蝙蝠算法解决该类问题的实现步骤，实例结果表明了算法的可行性与准确性，为解决玻璃熔窑保温优化问题提供了新思路。
参考文献
[1]吴文珍，梁兴柱，房会军，马爱琴.粒子群优化算法在管道保温优化设计中的应用[J].大庆石油学院学报，2007（03）：98-101+156.
[2]张端. 玻璃生产中优化问题的研究——窑炉保温优化设计和玻璃配合料优化计算[D].浙江大学，2002.
[3]施振球.动力管道手册[M].北京：机械工业出版社，1994：45-47.
[4]章熙民.传热学[M].北京：中国建筑工业出版社，1993：34-36.
[5]李枝勇. 蝙蝠算法及其在函数优化中的应用研究[D].上海理工大学，2013.