苯丙氨酸模拟移动床色谱分离的建模和优化

根据模拟移动床（SMB）的发展现状和操作流程要求,对模拟移动床色谱分离的工艺流程进行了重新设计,使得系统的整个操作流程更为简单实用。用BP神经网络对苯丙氨酸模拟移动床的色谱分离过程进行了建模,用实数编码的遗传算法对分离参数和操作条件进行了优化,并在实际生产中得到应用,使产品的纯度和回收率都得到了较大的提高。该工艺具有分离效果好等优点,现已在江阴某公司成功投入使用,苯丙氨酸的纯度和回收率都达到了98％以上。     

模拟移动床过程的软测量建模仿真研究

模拟移动床色谱作为主要的现代吸附分离技术,近年来在石油化工、精细化工、生物制药、食品加工等领域的复杂混合物分离过程中得到越来越多的应用。模拟移动床系统是一种具有强非线性、强耦合、混杂性、分布参数等特征的复杂工程系统,其建模问题一直受到广泛关注。本文提出用神经网络与遗传算法结合的混合建模方法建立SMB色谱分离过程4区流量与组份纯度的软测量模型。为了解决RBF神经网络训练时隐含层节点数选取无依据,只能依靠反复仿真尝试的问题,提出将混合递阶遗传算法与RBF神经网络结合,建立SMB色谱分离过程软测量模型,以较高的精度实现了SMB组份纯度软测量,通过仿真验证了方法的可行性。     

非线性模拟移动床色谱的浮点编码遗传算法优化策略

开发了一种基于浮点编码遗传算法的模拟移动床色谱自动优化系统。该优化方法中将归一化的生产强度取最大值作为目标函数,同时将纯度的n次方作为罚函数。采用模拟移动床色谱的稳态模型计算浮点编码遗传算法的适度值。采用该优化算法对手性化合物binapththol的模拟移动床分离操作条件进行了优化,结果表明生产强度提高了40％以上。     

模拟移动床色谱计算机辅助系统的设计

介绍了采用Visual C 开发的模拟移动床色谱计算机辅助系统。该系统可根据实验参数，快速准确地对模拟移动床色谱的分离过程进行模拟，为操作条件选择提供可靠的依据。该系统的核心部分为模拟移动床色谱动态模型，该模型采用正交配置有限元法求解。该软件用户界面友好，操作简单方便，分层设计的思想利于软件的维护与升级。     

模拟移动床过程的结构优化策略研究

模拟移动床(Simulated Moving Bed,SMB)技术作为主要的吸附分离技术,近年来在石油化工、精细化工、生物医药和食品工业中得到广泛的应用。如何基于模拟移动床的机理数学模型进行优化,以提高模拟移动床分离过程的经济效益,是模拟移动床研究领域的热点问题之一。模拟移动床过程具有复杂的动态特性,例如,由于出入口切换带来的混杂、非线性以及延迟特性。另一方面,由于对过程干扰和系统不确定性的高灵敏性,使得模拟移动床过程在操作点处的鲁棒操作仍然是一个研究的重点。以模拟移动床过程为研究背景,在阐述其工作原理的基础上,通过对模拟移动床过程的不同分区情况以及柱配置情况进行研究,得到了模拟移动床模型的结构优化过程描述,然后通过在不同目标函数情况下进行优化结果:的比较,说明模拟移动床过程结构优化的可行性,对进一步的控制方案设计具有一定的指导意义。以模拟移动床过程为研究背景,在阐述其工作原理的基础上,通过对模拟移动床过程的不同分区情况以及柱配置情况进行研究,得到了模拟移动床模型的结构优化过程描述,然后通过在不同目标函数情况下进行优化结果:的比较,说明模拟移动床过程结构优化的可行性,对进一步的控制方案设计具有一定的指导意义。     

模拟移动床吸附分离技术及其应用

详细地介绍了模拟移动床色谱吸附分离技术的发展历史及其工作原理,由于模拟移动床色谱吸附分离过程是一个具有非线性、非理想、多变量耦合、色谱连续动态分离过程与物料进出口位置周期性切换离散事件相互混合等特征的复杂混合系统,因此重点讨论了描述模拟移动床色谱分离行为的理论模型。在此基础上,综述了该技术国内外的研究进展以及在精细化工、石油化工、制药等方面的主要应用,对该技术在我国的研究现状以及存在的问题也作了介绍。     

模拟移动床色谱非线性的动态过程

研究模拟移动床色谱分离的动态过程。分析模拟移动床色谱柱内物料浓度的分布情况,表明色谱分离是一个动态平衡的过程。组份可以在很小的分离度之下提纯。     

模拟移动床色谱过程的数值分析

用正交配置法对模拟移动床色谱过程进行了数值分析，并讨论了切换时间对该系统分离结果的影响。     

模拟移动床色谱分离体系模式与关键因子的计算机模拟研究

采用浮点编码遗传算法对模拟移动床色谱的分离系统模式进行了设计,并研究了,分离过程中传质和扩散对分离效果的影响。结果表明模拟移动床色谱中区2和区3的色谱柱的数目对提高生产强度起决定性的作用,而区1和区4的影响较小。同时改善分离过程中的传质与扩散可提高生产强度,在分离过程中传质所起的影响比扩散大得多。     

基于模糊控制的温室集散控制系统设计

本文介绍了在某温室控制系统中采用模糊控制技术，并构建集散控制系统的方法，着重介绍了系统的结构、工作原理、硬件组成、软件编程。实践证明，该控制系统操作方便，运行稳定，可靠性高。     

SMB色谱分离过程组分纯度软测量技术

针对SMB色谱分离过程中组分纯度的实时测量存在困难的现状,建立了两组分(葡萄糖、果糖)纯度的在线软测量模型。软测量模型采用NNARMAX模型作为模型辨识类;采用BP神经网络对模型进行逼近,为加快网络收敛速度,采用Levenberg—Marquardt算法对网络进行训练。在Matlab工作平台上进行了大量的仿真,对该模型进行验证,仿真结果证明了该方法的有效性。     

软测量技术在SMB色谱分离过程中的应用

针对SMB色谱分离过程中组分纯度难于实时在线测量的问题,建立了一种基于BP神经网络的软测量模型。首先对实际生产中的原始数据,经过过失误差剔除及滤波处理后得到一套训练数据和校验数据组成训练样本,然后采用BP神经网络进行训练,得到组分纯度的非参数模型。为加快网络收敛速度,采用改进BP算法对其进行训练。在MATLAB工作平台上进行了大量的仿真研究,对该模型进行验证,仿真结果表明,该方法的有效性。     

一种改进的分布式查询优化算法

为了提高分布式查询优化算法的性能,在遗传模拟退火混合算法中融入小生境技术,并对混合算法的相应要素进行改进,基于该混合算法,提出了一种改进的分布式查询优化算法。利用小生境技术扩展遗传模拟退火混合算法的探索区域,防止早熟现象发生,简化算法中的Meteopolis规则,以消除混合算法中引入新技术后产生的功能冗余,将混合算法应用到分布式查询优化算法中。实验结果表明,改进的分布式查询优化算法可以稳定地得到最优解,减少分布式数据库查询的代价,提高查询效率。     

面向过程的智能混合系统优化设计

以优化过程中能量减少最多的方向为系统优化方向,以系统的能量最小而熵最大的平衡态为设计的最终目标。对机械优化中需要圆整的变量事先加以区分,对变量附加两种不同的权值以提高设计的精度。整个混合系统的优化设计以遗传算法为中心并结合模拟退火原理、神经网络技术及有限元分析方法的优点,给出智能混合系统的模型框架及工作原理。通过对Benchmark函数的优化测试表明：该智能混合优化系统具有自适性能力强、优化设计精度高等优点。     

基于可靠度的计算机系统优化问题的研究

分析了计算机系统硬件优化配置问题,给出了该问题的优化模型,并利用模拟退火算法和遗传退火算法对求解该问题进行了具体设计。通过实例仿真比较,遗传退火算法能得到比文献中算法和模拟退火算法更好的结果,表明算法是非常有效的。     

基于SAGA-BP神经网络的证券智能分析系统研究

自然界中生物对复杂事物的处理机制在证券智能分析系统中应用,是提高证券预测分析准确性的一种有效途径。系统的运算功能模块分为两个方面:第一,它结合模拟退火算法和遗传算法的特点,有效的提高了处理复杂问题时算法收敛速度和精度;第二,它使用混合算法对神经网络的进行优化,充分发挥了神经网络的优点,弥补了它的缺点。根据需求对系统的功能模块进行分析设计,文章最后简要介绍MATLAB与Visual C++之间如何通信。     

Ncut聚类与增量支持向量机的SMB智能建模

针对当前SMB （simulated moving bed）难以实时在线测得输出组分纯度的现状,结合Ncut （normalized cut）聚类及增量学习支持向量机的方法建立达到周期性稳定状态时系统的智能模型。采用Ncut方法对离线采集的数据样本进行聚类,得到样本的聚类结果;将聚类后的样本数据按反复记忆增强机制输入向量机进行增强‐增量学习训练;将原始测试样本输入到训练好的模型中进行检验。检验结果表明,采用该模型可以获得更好的模型适应度和检验精度,仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于Matlab的SMB色谱分离过程计算机仿真研究

针对考虑因素全面的SMB综合速率模型,采用有限元方法和正交配点法分别对柱向和吸附剂颗粒径向模型进行离散化,利用Matlab ODE求解器对SMB过程进行了数值求解,并编制了SMB过程仿真软件。在此基础上进行了一个SMB分离实例仿真,分析了切换时间和流量变化对分离性能的影响,验证了SMB过程分离性能的参数敏感性,提出了对系统实施先进控制的必要性。