燃燒仿真與內(nèi)燃機燃燒不穩(wěn)定性案例研究

燃燒仿真與內(nèi)燃機燃燒不穩(wěn)定性案例研究1燃燒基礎(chǔ)理論1.1燇燒的化學反應過程燃燒是一種化學反應，通常涉及燃料和氧氣的反應，產(chǎn)生熱能、光能以及各種燃燒產(chǎn)物。在內(nèi)燃機中，燃燒過程是能量轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵步驟，它將化學能轉(zhuǎn)換為機械能。燃燒反應可以表示為：燃料例如，對于汽油（主要成分是辛烷）的燃燒，化學方程式如下：C1.1.1示例代碼：計算燃燒反應的化學計量比#計算辛烷燃燒的化學計量比

#定義反應物和產(chǎn)物的化學式

fuel='C8H18'

oxygen='O2'

carbon_dioxide='CO2'

water='H2O'

#定義化學計量數(shù)

stoichiometry={'C':8,'H':18,'O':25}

#計算氧氣的需求量

oxygen_required=stoichiometry['O']/2

#輸出結(jié)果

print(f"辛烷燃燒需要的氧氣量為：{oxygen_required}mol")1.2燃燒熱力學與動力學燃燒的熱力學研究涉及能量轉(zhuǎn)換的效率和方向，而動力學則關(guān)注反應速率和過程。熱力學主要通過焓變（ΔH)和熵變（Δ1.2.1示例代碼：計算燃燒反應的焓變#計算辛烷燃燒的焓變

#定義反應物和產(chǎn)物的焓值（單位：kJ/mol）

enthalpy_fuel=-208.4#辛烷的焓值

enthalpy_oxygen=0#氧氣的焓值

enthalpy_carbon_dioxide=-393.5#二氧化碳的焓值

enthalpy_water=-241.8#水的焓值

#計算焓變

delta_H=8*enthalpy_carbon_dioxide+9*enthalpy_water-enthalpy_fuel-25/2*enthalpy_oxygen

#輸出結(jié)果

print(f"辛烷燃燒的焓變?yōu)椋簕delta_H}kJ/mol")1.3燃燒不穩(wěn)定性概述燃燒不穩(wěn)定性是指燃燒過程中出現(xiàn)的不規(guī)則波動，這可能導致內(nèi)燃機性能下降、效率降低以及機械損壞。燃燒不穩(wěn)定性可以分為熱聲不穩(wěn)定性、化學不穩(wěn)定性以及流體動力學不穩(wěn)定性。熱聲不穩(wěn)定性是由于燃燒速率的波動與聲波相互作用而產(chǎn)生的；化學不穩(wěn)定性則與燃料的化學性質(zhì)有關(guān)；流體動力學不穩(wěn)定性則涉及燃燒室內(nèi)的流體動力學條件。1.3.1示例代碼：模擬燃燒室內(nèi)的溫度波動importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#定義燃燒室內(nèi)的溫度波動模型

deftemperature_fluctuation(t,A,omega):

"""

模擬燃燒室內(nèi)的溫度波動

:paramt:時間（單位：s）

:paramA:溫度波動的振幅（單位：K）

:paramomega:溫度波動的角頻率（單位：rad/s）

:return:溫度波動（單位：K）

"""

returnA*np.sin(omega*t)

#定義參數(shù)

A=100#溫度波動的振幅

omega=2*np.pi*50#溫度波動的角頻率

#生成時間序列

t=np.linspace(0,1,1000)

#計算溫度波動

T_fluctuation=temperature_fluctuation(t,A,omega)

#繪制溫度波動圖

plt.figure(figsize=(10,5))

plt.plot(t,T_fluctuation,label='溫度波動')

plt.xlabel('時間(s)')

plt.ylabel('溫度波動(K)')

plt.title('燃燒室內(nèi)的溫度波動模擬')

plt.legend()

plt.show()此代碼示例展示了如何使用正弦函數(shù)模擬燃燒室內(nèi)的溫度波動，這對于理解熱聲不穩(wěn)定性至關(guān)重要。通過調(diào)整振幅A和角頻率ω，可以模擬不同條件下的溫度波動，進而研究其對燃燒過程的影響。以上內(nèi)容詳細介紹了燃燒基礎(chǔ)理論中的關(guān)鍵概念，包括燃燒的化學反應過程、燃燒熱力學與動力學，以及燃燒不穩(wěn)定性概述。通過具體的代碼示例，我們不僅能夠計算燃燒反應的化學計量比和焓變，還能模擬燃燒室內(nèi)的溫度波動，為深入研究燃燒不穩(wěn)定性提供了基礎(chǔ)。2內(nèi)燃機燃燒不穩(wěn)定性2.1內(nèi)燃機燃燒過程分析內(nèi)燃機的燃燒過程是其能量轉(zhuǎn)換的核心，涉及燃料與空氣的混合、點火、燃燒以及廢氣排放等多個階段。燃燒過程的穩(wěn)定性直接影響發(fā)動機的性能、效率和排放。在內(nèi)燃機中，燃燒通常分為四個階段：著火延遲期：從點火開始到火焰核心形成的時間，此階段燃料與空氣混合，但未開始燃燒。速燃期：火焰核心形成后，燃燒迅速擴散，釋放大量能量，推動活塞做功。緩燃期：燃燒速度減慢，直至燃料完全燃燒。后燃期：燃燒過程結(jié)束后，殘留燃料的氧化過程，影響排放和熱效率。2.1.1燃燒過程分析示例假設(shè)我們有一個簡單的內(nèi)燃機燃燒模型，使用MATLAB進行燃燒過程的模擬。以下是一個示例代碼，用于模擬燃燒過程中的壓力變化：%內(nèi)燃機燃燒過程模擬

%參數(shù)設(shè)置

Vc=0.5;%氣缸容積，單位：L

m_air=0.01;%空氣質(zhì)量，單位：kg

R=287;%空氣的氣體常數(shù)，單位：J/(kg*K)

gamma=1.4;%比熱比

T0=300;%初始溫度，單位：K

P0=101325;%初始壓力，單位：Pa

%燃燒過程模擬

t=linspace(0,0.01,100);%時間向量，單位：s

P=P0*(1+(gamma-1)*m_air*R*T0/(gamma*Vc)*t).^gamma;%壓力變化

%結(jié)果可視化

plot(t,P);

xlabel('時間(s)');

ylabel('壓力(Pa)');

title('內(nèi)燃機燃燒過程中的壓力變化');2.2燃燒不穩(wěn)定性的影響因素燃燒不穩(wěn)定性在內(nèi)燃機中表現(xiàn)為燃燒過程的不可預測性和波動性，主要由以下因素引起：燃料性質(zhì)：燃料的自燃點、揮發(fā)性等特性影響燃燒的穩(wěn)定性和速度?；旌蠚赓|(zhì)量：燃料與空氣的混合比例和均勻性對燃燒過程有顯著影響。點火系統(tǒng)：點火能量、點火時間的準確性對燃燒的啟動至關(guān)重要。氣缸條件：氣缸內(nèi)的溫度、壓力和湍流狀態(tài)影響燃燒的傳播和效率。發(fā)動機設(shè)計：燃燒室形狀、活塞行程、氣門定時等設(shè)計參數(shù)影響燃燒過程的動態(tài)特性。2.3燃燒不穩(wěn)定性對發(fā)動機性能的影響燃燒不穩(wěn)定性會導致發(fā)動機性能下降，具體表現(xiàn)為：功率和效率降低：不穩(wěn)定的燃燒過程無法有效轉(zhuǎn)換化學能為機械能，導致發(fā)動機輸出功率和熱效率下降。排放惡化：燃燒不完全會產(chǎn)生更多的有害排放物，如未燃燒碳氫化合物、一氧化碳和氮氧化物。振動和噪音增加：燃燒過程中的壓力波動會導致發(fā)動機振動和噪音增加，影響駕駛體驗和發(fā)動機壽命。熱負荷增加：不穩(wěn)定的燃燒可能導致局部溫度過高，增加發(fā)動機部件的熱負荷，加速磨損。2.3.1案例研究：內(nèi)燃機燃燒不穩(wěn)定性的影響假設(shè)我們有一臺內(nèi)燃機，其燃燒過程在不同條件下表現(xiàn)出不穩(wěn)定性。我們使用Python的Pandas庫和Matplotlib庫來分析燃燒不穩(wěn)定性對發(fā)動機性能的影響。以下是一個示例代碼，用于讀取和可視化燃燒過程數(shù)據(jù)：importpandasaspd

importmatplotlib.pyplotasplt

#讀取燃燒過程數(shù)據(jù)

data=pd.read_csv('combustion_data.csv')

#數(shù)據(jù)預覽

print(data.head())

#可視化燃燒過程中的壓力變化

plt.figure(figsize=(10,5))

plt.plot(data['time'],data['pressure'],label='壓力變化')

plt.xlabel('時間(s)')

plt.ylabel('壓力(Pa)')

plt.title('燃燒過程中的壓力變化')

plt.legend()

plt.show()

#分析燃燒不穩(wěn)定性對發(fā)動機性能的影響

#假設(shè)我們有功率和效率數(shù)據(jù)

power_data=data['power']

efficiency_data=data['efficiency']

#可視化功率和效率

plt.figure(figsize=(10,5))

plt.plot(data['time'],power_data,label='功率')

plt.plot(data['time'],efficiency_data,label='效率')

plt.xlabel('時間(s)')

plt.ylabel('功率/效率')

plt.title('燃燒不穩(wěn)定性對發(fā)動機性能的影響')

plt.legend()

plt.show()2.3.2數(shù)據(jù)樣例假設(shè)combustion_data.csv文件包含以下數(shù)據(jù)：time,pressure,power,efficiency

0.0,101325,0,0

0.0001,101500,100,0.2

0.0002,102000,200,0.3

0.0003,103000,300,0.4

0.0004,105000,400,0.5

...通過上述代碼和數(shù)據(jù)，我們可以觀察到燃燒過程中的壓力變化，并分析其對發(fā)動機功率和效率的影響，從而理解燃燒不穩(wěn)定性對內(nèi)燃機性能的具體影響。3燃燒仿真的原理與方法3.1燃燒仿真軟件介紹在燃燒仿真領(lǐng)域，有多種軟件工具被廣泛使用，包括但不限于：ANSYSFluent:一款強大的CFD（計算流體動力學）軟件，能夠模擬復雜的燃燒過程，提供多種燃燒模型和化學反應機制。STAR-CCM+:另一款多功能CFD軟件，特別適合于內(nèi)燃機的燃燒仿真，能夠處理多相流和化學反應。CONVERGE:專為內(nèi)燃機設(shè)計的仿真軟件，采用笛卡爾網(wǎng)格技術(shù)，自動適應復雜的幾何形狀，特別適合于燃燒不穩(wěn)定性研究。這些軟件通?；跀?shù)值方法，如有限體積法，來求解控制燃燒過程的物理和化學方程組。3.2燃燒模型的選擇與應用燃燒模型是燃燒仿真中的關(guān)鍵部分，它們用于描述燃料的燃燒過程。常見的燃燒模型包括：層流燃燒模型:適用于沒有湍流影響的燃燒過程，如預混燃燒。湍流燃燒模型:包括EddyDissipationModel(EDM)和ProgressVariableModel(PVM)，用于處理湍流環(huán)境下的燃燒。PDF（ProbabilityDensityFunction）模型:用于處理非預混燃燒，能夠考慮燃料和氧化劑的混合不均勻性。3.2.1示例：使用ANSYSFluent進行燃燒仿真假設(shè)我們正在使用ANSYSFluent對一個預混燃燒器進行仿真，以下是一個簡化的設(shè)置過程：#導入Fluent模塊

importansys.fluent.coreaspyfluent

#創(chuàng)建Fluent會話

solver=pyfluent.launch_fluent(mode="solver")

#讀取網(wǎng)格文件

solver.file.read(filename="premix_combustor.msh")

#設(shè)置求解器類型

solver.setup.models.energy=True

solver.setup.models.turbulence="k-epsilon"

bustion="premixed"

#設(shè)置燃料和氧化劑

solver.setup.materials.add("methane")

solver.setup.materials.add("air")

solver.setup.materials.set("methane","fuel")

solver.setup.materials.set("air","oxidizer")

#設(shè)置邊界條件

solver.setup.boundary_conditions.velocity_inlet("inlet",velocity=(10,0,0),temperature=300)

solver.setup.boundary_conditions.pressure_outlet("outlet",pressure=101325)

#設(shè)置初始條件

solver.setup.initial_conditions.set("temperature",300)

solver.setup.initial_conditions.set("methane",0.05)

#運行仿真

solver.run.calculate()

#分析結(jié)果

results=solver.run.post_processing.field_data("temperature")上述代碼展示了如何使用ANSYSFluent的PythonAPI來設(shè)置和運行一個預混燃燒器的仿真。注意，實際應用中需要更詳細的設(shè)置，包括化學反應機制、湍流模型參數(shù)等。3.3仿真參數(shù)設(shè)置與結(jié)果分析3.3.1參數(shù)設(shè)置在進行燃燒仿真時，需要設(shè)置的參數(shù)包括：網(wǎng)格密度:網(wǎng)格越細，仿真結(jié)果越準確，但計算時間越長。時間步長:對于瞬態(tài)仿真，時間步長的選擇至關(guān)重要，過大的時間步長可能導致數(shù)值不穩(wěn)定。化學反應機制:選擇合適的化學反應機制對于準確模擬燃燒過程至關(guān)重要。3.3.2結(jié)果分析分析燃燒仿真結(jié)果時，通常關(guān)注以下指標：溫度分布:燃燒區(qū)域的溫度是判斷燃燒效率和穩(wěn)定性的重要指標。壓力波動:壓力波動可以揭示燃燒過程中的不穩(wěn)定性。污染物排放:如NOx和CO的排放量，用于評估燃燒過程的環(huán)境影響。3.3.3示例：分析燃燒溫度分布假設(shè)我們已經(jīng)完成了上述預混燃燒器的仿真，現(xiàn)在想要分析燃燒區(qū)域的溫度分布：#分析溫度分布

temperature_results=solver.run.post_processing.field_data("temperature")

#可視化溫度分布

importmatplotlib.pyplotasplt

importnumpyasnp

#假設(shè)temperature_results是一個包含溫度數(shù)據(jù)的numpy數(shù)組

temperature_data=np.array(temperature_results)

#創(chuàng)建溫度分布圖

plt.imshow(temperature_data,cmap='hot',interpolation='nearest')

plt.colorbar()

plt.title('燃燒區(qū)域溫度分布')

plt.show()這段代碼展示了如何使用matplotlib庫來可視化從ANSYSFluent獲取的溫度分布數(shù)據(jù)。在實際應用中，溫度數(shù)據(jù)可能需要進一步處理，如映射到特定的幾何位置上。通過以上介紹，我們了解了燃燒仿真的基本原理、軟件工具的選擇、燃燒模型的設(shè)置以及如何分析仿真結(jié)果。這些知識對于深入研究燃燒不穩(wěn)定性，特別是在內(nèi)燃機中的應用，是至關(guān)重要的。4案例研究：內(nèi)燃機燃燒不穩(wěn)定性仿真4.1仿真案例背景介紹在內(nèi)燃機設(shè)計與優(yōu)化過程中，燃燒不穩(wěn)定性是一個關(guān)鍵問題，它直接影響發(fā)動機的性能、效率和排放。燃燒不穩(wěn)定性可以表現(xiàn)為壓力波動、熱釋放率的不規(guī)則變化，甚至導致發(fā)動機熄火或爆震。為了深入理解燃燒不穩(wěn)定性并采取有效措施控制，仿真技術(shù)成為不可或缺的工具。本案例研究聚焦于一臺四沖程汽油內(nèi)燃機，通過仿真分析其在不同工況下的燃燒穩(wěn)定性，旨在識別導致不穩(wěn)定性的關(guān)鍵因素，并提出改進措施。4.1.1案例背景發(fā)動機規(guī)格：四沖程，直列四缸，每缸四氣門，排量1.6升。仿真軟件：使用ANSYSFluent進行CFD（計算流體動力學）仿真。目標工況：發(fā)動機在2000rpm和3000rpm下的燃燒過程。4.2仿真模型建立與驗證4.2.1模型建立幾何模型：基于發(fā)動機實際尺寸，使用CAD軟件創(chuàng)建3D模型，包括燃燒室、氣缸、進排氣道等。網(wǎng)格劃分：采用結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格對燃燒室進行劃分，確保網(wǎng)格質(zhì)量，以提高計算精度。物理模型：選擇合適的湍流模型（如k-ε模型）、燃燒模型（如EddyDissipationModel）和化學反應模型。邊界條件：設(shè)定進氣口、排氣口、活塞運動等邊界條件，反映實際工況。4.2.2代碼示例：邊界條件設(shè)置#ANSYSFluentPythonAPI示例代碼

#設(shè)置進氣口邊界條件

#導入FluentAPI模塊

fromansys.fluent.coreimportlaunch_fluent

#啟動Fluent

fluent=launch_fluent(version="2022.2",mode="solver")

#讀取案例文件

fluent.file.read(filename="engine_case.flmp")

#設(shè)置進氣口邊界條件

fluent.boundary_conditions.inlet("Inlet-1").set(

{

"momentum":{"velocity":10.0},

"turbulence":{"turbulenceintensity":5.0,"turbulenceviscosityratio":10.0},

"energy":{"temperature":300.0},

}

)

#設(shè)置排氣口邊界條件

fluent.boundary_conditions.outlet("Outlet-1").set(

{

"pressure":{"staticpressure":101325.0},

}

)

#設(shè)置活塞運動邊界條件

fluent.boundary_conditions.wall("Piston-1").set(

{

"motion":{"type":"translational","displacement":[0.0,0.0,-0.1],"velocity":[0.0,0.0,-10.0]},

}

)

#保存案例

fluent.file.write("engine_case_modified.flmp")4.2.3模型驗證實驗數(shù)據(jù)：收集發(fā)動機在不同轉(zhuǎn)速下的壓力、溫度和排放數(shù)據(jù)。仿真結(jié)果與實驗數(shù)據(jù)對比：通過對比仿真得到的壓力、溫度分布和實驗數(shù)據(jù)，驗證模型的準確性。4.3燃燒不穩(wěn)定性仿真結(jié)果與討論4.3.1仿真結(jié)果壓力波動：在2000rpm和3000rpm下，觀察到燃燒室內(nèi)壓力波動明顯，特別是在3000rpm時，波動幅度更大。熱釋放率：熱釋放率曲線顯示，在3000rpm時，燃燒過程的熱釋放率不規(guī)則，存在多個峰值，表明燃燒不穩(wěn)定。4.3.2數(shù)據(jù)樣例轉(zhuǎn)速(rpm)平均壓力(kPa)最大壓力波動(kPa)平均熱釋放率(kJ/s)200010505012003000110010015004.3.3討論燃燒不穩(wěn)定性原因：分析表明，3000rpm時的燃燒不穩(wěn)定性可能與湍流強度增加、混合氣形成不均勻有關(guān)。改進措施：建議優(yōu)化進氣道設(shè)計，增加進氣湍流控制裝置，以改善混合氣的均勻性，從而提高燃燒穩(wěn)定性。4.3.4結(jié)論通過內(nèi)燃機燃燒不穩(wěn)定性仿真的案例研究，我們不僅能夠識別導致燃燒不穩(wěn)定的因素，還能通過模型優(yōu)化和設(shè)計改進，有效控制燃燒過程，提升發(fā)動機的整體性能。仿真技術(shù)在內(nèi)燃機領(lǐng)域的應用，為工程師提供了強大的工具，有助于加速產(chǎn)品開發(fā)周期，減少物理試驗成本，實現(xiàn)更高效、更環(huán)保的發(fā)動機設(shè)計。5燃燒不穩(wěn)定性控制策略5.1燃燒不穩(wěn)定性預測方法燃燒不穩(wěn)定性是內(nèi)燃機設(shè)計和操作中的一大挑戰(zhàn)，它可能導致發(fā)動機性能下降、效率降低，甚至損壞。預測燃燒不穩(wěn)定性的方法多種多樣，包括基于物理模型的預測、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的預測以及結(jié)合兩者的方法。下面，我們將探討幾種常見的預測方法，并通過一個基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的預測示例來說明其應用。5.1.1基于物理模型的預測基于物理模型的預測方法依賴于對燃燒過程的深入理解，通過建立燃燒室內(nèi)的流體動力學、熱力學和化學反應模型來預測燃燒不穩(wěn)定性。這些模型通常需要解決復雜的偏微分方程，如Navier-Stokes方程和化學反應速率方程。例如，使用OpenFOAM進行燃燒仿真，可以預測燃燒不穩(wěn)定性。5.1.2基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的預測基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的預測方法利用歷史數(shù)據(jù)和機器學習算法來預測燃燒不穩(wěn)定性。這種方法不需要對燃燒過程有深入的物理理解，但需要大量的實驗數(shù)據(jù)來訓練模型。下面是一個使用Python和scikit-learn庫進行數(shù)據(jù)驅(qū)動預測的示例。示例代碼importnumpyasnp

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor

fromsklearn.metricsimportmean_squared_error

#假設(shè)我們有以下實驗數(shù)據(jù)

#X:輸入特征，如燃料類型、燃燒室壓力、溫度等

#y:輸出，即燃燒不穩(wěn)定性指標

X=np.random.rand(100,5)

y=np.random.rand(100)

#將數(shù)據(jù)分為訓練集和測試集

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)

#使用隨機森林回歸器進行訓練

model=RandomForestRegressor(n_estimators=100,random_state=42)

model.fit(X_train,y_train)

#預測測試集的燃燒不穩(wěn)定性

y_pred=model.predict(X_test)

#計算預測誤差

mse=mean_squared_error(y_test,y_pred)

print(f'MeanSquaredError:{mse}')示例描述在這個示例中，我們使用隨機森林回歸器來預測燃燒不穩(wěn)定性。首先，我們生成了一些隨機的輸入特征和輸出數(shù)據(jù)作為示例。然后，我們將數(shù)據(jù)分為訓練集和測試集，使用訓練集來訓練模型，最后在測試集上評估模型的預測性能。這個示例展示了如何使用機器學習方法來預測燃燒不穩(wěn)定性，但實際應用中，輸入特征和輸出數(shù)據(jù)將基于真實的實驗數(shù)據(jù)。5.2內(nèi)燃機燃燒優(yōu)化設(shè)計內(nèi)燃機燃燒優(yōu)化設(shè)計的目標是提高發(fā)動機的效率和性能，同時減少燃燒不穩(wěn)定性。這通常涉及到對燃燒室?guī)缀涡螤睢⑷剂蠂娚洳呗?、點火時間等參數(shù)的優(yōu)化。優(yōu)化設(shè)計可以通過實驗方法、數(shù)值仿真或兩者的結(jié)合來實現(xiàn)。5.2.1示例：使用遺傳算法優(yōu)化燃燒室設(shè)計遺傳算法是一種啟發(fā)式搜索算法，用于解決優(yōu)化和搜索問題。下面是一個使用Python和DEAP庫進行遺傳算法優(yōu)化的示例。示例代碼importrandom

fromdeapimportbase,creator,tools,algorithms

#定義問題

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

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

#初始化種群

toolbox=base.Toolbox()

toolbox.register("attr_float",random.random)

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)

defevalOneMax(individual):

#這里應該是一個復雜的評估函數(shù)，用于計算燃燒室設(shè)計的性能

#為了示例，我們使用簡單的求和

returnsum(individual),

#注冊評估函數(shù)

toolbox.register("evaluate",evalOneMax)

#定義遺傳操作

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

toolbox.register("mutate",tools.mutGaussian,mu=0,sigma=1,indpb=0.2)

toolbox.register("select",tools.selTournament,tournsize=3)

#創(chuàng)建種群

pop=toolbox.population(n=50)

#進行遺傳算法優(yōu)化

result=algorithms.eaSimple(pop,toolbox,cxpb=0.5,mutpb=0.2,ngen=100,verbose=True)

#輸出最優(yōu)個體

best_ind=tools.selBest(pop,1)[0]

print(f'Bestindividual:{best_ind}')示例描述在這個示例中，我們使用遺傳算法來優(yōu)化燃燒室的設(shè)計。我們定