换热器作为热力系统或者热力装备中的一个重要部件,其优化设计方法逐渐成为热力工作者和科研人员热衷的研究课题。到目前为止,已经发展了多种换热器数值优化设计方法。这些方法的局限性在于需要利用梯度信息来获得可行的设计方案。这种基于梯度信息的优化方法,对于可微分目标函数相当有效。但是大多数实际问题,目标函数并不可微或者目标函数的导数并不存在,此时,梯度方法就会使问题陷入局部最优解或者难以求解。随着电子计算机技术的发展,遗传算法(GA)作为一门新兴的优化技术,以其对梯度信息的不依赖性和全局搜索特性,已经广泛应用在多种领域。本文首次尝试将遗传算法引入到管箱式翅片管换热器的优化设计过程,并且开发了热工设计程序和单目标、多目标等优化设计模块。实例分析表明,遗传算法具有强大的全局搜索特性,大大提高了计算的效率。