催化吸收稳定系统的多目标优化

将多目标优化软件modeFRONTIER同化工流程模拟软件PRO/Ⅱ相结合,模拟催化吸收稳定系统,并采用遗传算法多目标优化产品质量和能耗。优化结果表明干气与冷、热负荷都存在较明显的Pareto关系,根据Pareto解集可得出优化点,优化后干气质量提高了12.8%,冷、热负荷分别降低了4.4%和4.92%。这为优化催化吸收稳定系统的设计和实际操作提供了依据。     

己内酰胺分离过程的多目标优化

应用流程模拟软件Aspen Plus对环己酮-磷酸羟胺(HPO)法生产己内酰胺中的分离过程进行了模拟,在此基础上,建立了己内酰胺收率最大化、精馏塔能耗最小化和苯消耗量最小化的多目标优化模型。应用带精英策略的非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)对该模型进行了求解,所得最优解集Pareto前沿揭示了苯消耗量与能耗对己内酰胺收率影响的规律。本文工作对己内酰胺分离过程的设计与操作优化有参考作用。     

催化裂化装置分离系统稳态优化及其动态实现

由主分馏塔和吸收稳定系统构成的分离系统内部联系比较紧密,同时系统内部存在多个操作变量,可以对这些变量进行优化调整来全面地降低系统的能耗.利用流程模拟软件UniSim Design对某石化厂160万吨/年催化裂化装置的分离系统进行稳态和动态的流程模拟.利用稳态模型,以能耗最小为优化目标,以产品质量指标为约束条件对分离系统...     

分隔壁精馏塔分离松节油中蒎烯的多目标优化

为了降低能耗,提高经济效益,在AspenPlus平台上建立了分隔壁精馏塔(DWC)分离松节油中蒎烯的四塔等效模拟流程,采用灵敏度分析确定了对能耗和分离效果影响较大的设计变量及其取值范围,以预分离塔塔板数、主塔塔板数以及能耗最小为目标,建立了DWC分离松节油中蒎烯的多目标优化模型,并利用约束多目标微粒群优化(CMOPSO)算法对模型进行了求解。结果表明:CMOPSO算法能很好地解得DWC的Pareto最优解集,为决策者提供了多种可供选择的DWC优化设计方案;经多目标优化后,在总塔板数(或设备投资费)相近时,与DWC分离松节油的单目标优化结果相比,多目标优化结果可进一步节能21.7 kW;气、液相分配比是DWC特有的,且非常重要的设计变量,采用的双变量灵敏度分析方法能够比较准确地得到两者的适宜取值范围,优化时在该范围内搜索气、液相分配比可望进一步缩短寻优时间。     

油页岩干馏过程的流程模拟与多目标优化

为了进一步提高非常规物质-油页岩的产油率,降低油页岩干馏过程中的能量消耗,通过研究油页岩干馏过程的分离阶段,找出了影响产出率和能耗的因素,优化得出了页岩油产量和能耗的最优解集。首先应用化工软件ASPEN PLUS建立了油页岩干馏过程的静态模型,用灵敏度分析模块分析了分离阶段的温度/压力对产品产量和分离能耗的影响;其次基于多元回归方法,建立了多目标优化模型;最后用NSGA-II算法进行了多目标优化,得到优化解集。结果表明,在当前阶段页岩油的产量和分离能耗没有处于最优状态;对于该分离阶段,在同样的能耗下可通过改变相应的操作参数来实现产品产量的最大化。     

基于GA-NN的复杂工艺生产过程多目标优化研究

在复杂非线性多目标优化问题求解中,非线性模型结构很难事先给定,需要检验的参数也非常繁多,应用传统的建模方法和优化模型已难以解决更为复杂的现实问题。人工神经网络技术为解决复杂非线性系统建模问题提供了一条新的途径。将神经网络响应面作为目标函数或者约束条件,加上其他常规约束条件进行系统模型的建立,再应用遗传算法进行优化,从而实现设计分析与设计优化的分离。以某化工企业的生产过程优化问题为例,利用BP神经网络建立了工艺参数与性能目标之间的模型,然后利用遗传算法搜索最优工艺参数,获取了用于指导生产的样本点数据。研究结果表明,该方法能够获得高精度的多目标优化模型,从而使优化效率大为提高。     

炼厂胺液脱硫系统多目标优化

炼厂胺液脱硫系统由胺液吸收脱硫和胺液再生两部分所组成,本文将胺液脱硫系统作为一个整体进行研究。应用Aspen Plus软件建立了该系统的流程模拟模型,在此基础上,以系统能耗最小和胺液再生贫液中硫化氢浓度最小为优化目标,建立了该系统的多目标优化模型,应用多目标列队竞争算法(MOLCA)对模型进行了求解,得到了两优化目标的最优解集Pareto前沿,该前沿曲线揭示了再生贫液中硫化氢浓度与系统能耗两目标之间的关联规律,为炼厂胺液脱硫系统的操作优化与设计提供了重要参考。     

云环境中多目标优化的虚拟机放置算法

虚拟机放置（VMP）是虚拟机整合的核心,是一个多资源约束的多目标优化问题。高效的VMP算法不仅能显著地降低云数据中心能耗、提高资源利用率,还能保证服务质量（QoS）。针对数据中心能耗高和资源利用率低的问题,提出了基于离散蝙蝠算法的虚拟机放置（DBA-VMP）算法。首先,把最小化能耗和最大化资源利用率作为优化目标,建立多目标约束的VMP优化模型;然后,通过效仿人工蚁群在觅食过程中共享信息素的机制,将信息素反馈机制引入蝙蝠算法,并对经典蝙蝠算法进行离散化改进;最后,用改进的离散蝙蝠算法求解模型的Pareto最优解。实验结果表明,与其他多目标优化的VMP算法相比,所提算法在使用不同数据集的情况下都能有效降低能耗,提高资源利用率,实现了在保证QoS的前提下的降低能耗和提高资源利用率两者之间的优化平衡。     

催化裂化分馏塔多目标遗传算法优化

建立了催化裂化分馏塔多目标优化函数,并通过遗传算法对其求解,结果表明在某一组操作参数下生产,可以保证分馏塔重石脑油流量和轻柴油流量同时最优,此时多目标综合评价优化函数的适应度值为193．41,对应解下重石脑油流量Q1和轻柴油流量Q2分别为294．771（t／h）和92．053（t／h）,均高于未进行优化的历史操作最高流量值Q1=225．177（L／h）和Q2=53．700（t／h）,实现了分馏塔的多目标优化。     

数据和知识驱动的城市污水处理过程多目标优化控制

城市污水处理过程优化控制是降低能耗的有效手段, 然而, 如何提高出水水质的同时降低能耗依然是当前城市污水处理过程面临的挑战. 围绕上述挑战, 文中提出了一种数据和知识驱动的多目标优化控制(Data-knowledge driven multiobjective optimal control, DK-MOC)方法. 首先, 建立了出水水质、能耗以及系统运行状态的表达关系, 获得了运行过程优化目标模型. 其次, 提出了一种基于知识迁徙学习的动态多目标粒子群优化算法, 实现了控制变量优化设定值的自适应求解. 最后, 将提出的DK-MOC应用于城市污水处理过程基准仿真模型1 (Benchmark simulation model No. 1, BSM1). 结果表明该方法能够实时获取控制变量的优化设定值, 提高了出水水质, 并且有效降低了运行能耗.     

基于多传感器信息融合的自主跟随定位及避障方法

针对自主跟随机器人在自由空间中对移动目标进行跟随时,由于信号源发射角度小,自主跟随机器人很容易进入信号盲区,并且难以对移动目标进行精确定位、移动姿态确定等问题,提出了一种基于多传感器信息融合的自主跟随定位及避障方法,该方法通过在移动目标上增加多信号源,使自主跟随机器人与移动目标之间建立冗余信道,并通过多传感器信息融合方法,计算出移动目标中心位置及实时移动姿态;设置测距模块,使自主跟随机器人能避开障碍,保持跟随。根据此方法建立了多信号源定位模型和算法,并对该算法进行了实验验证。实验结果表明,该方法能够准确的对移动目标进行定位和移动姿态确定,并且信号盲区小,能有效的避开障碍,保持对移动目标的跟随,具有一定的工程应用价值。     

基于压电阻抗技术的结构初始裂纹监测研究

针对工程结构早期裂纹损伤,提出了利用压电阻抗法检测损伤区域高频局部动力学特性,通过监测局部动力学特性变化实现对早期损伤监测的方法。建立了压电阻抗有限元仿真模型并进行数值分析,结果显示压电导纳信号峰值频率即为结构某阶谐振频率,压电阻抗法能有效检测结构的动力学特性。针对不同大小裂纹的铝梁结构进行压电导纳仿真和试验研究,仿真和试验结果表明:压电材料的导纳峰值频率随着裂纹损伤增大而减小;同样的损伤程度下,高频谐振频率对损伤更为敏感。利用高频谐振频率变化来监测早期裂纹损伤的产生及发展,具有较好的重复性和信噪比,具有重要的应用前景。     

A residual network-based framework for COVID-19 detection from CXR images

Neural Computing and Applications - In late 2019, a new Coronavirus disease (COVID-19) appeared in Wuhan, Hubei Province, China. The virus began to spread throughout many countries, affecting a...     

一种最大化内存共享与最小化运行时环境的超轻量级容器

容器技术的兴起带来了数据中心的深刻变化,大量软件转为微服务方式部署与交付.如何优化海量用户环境下大规模容器的启动、运行与维护问题具有广泛的现实意义.目前以Docker为代表的主流容器技术已经取得较大成功,但在镜像体积、资源共享等方面仍有较大改进空间.梳理了虚拟化技术的发展过程,阐明轻量级的虚拟化技术是未来的研究方向,对数据敏感型应用至关重要.通过建立库文件共享模型,探究了库文件的共享程度对容器最大启动数量的影响.给出了一种超轻量级的容器设计方案,通过细化可操作资源的粒度,使得支撑应用程序运行的容器运行时环境最小化;将依赖库文件与可执行二进制文件单独抽取成层,实现了容器对主机内存资源的最大化共享.根据上述方案实现了一种超轻量级容器管理引擎：REG(runtime environment generation),并定义了一套基于REG的工作流.在镜像体积、启动速度、内存占用、容器启动风暴等方面进行对比实验,验证了所提方法在大规模容器环境下的有效性.     

基于频移干涉光纤腔衰荡技术的甲烷传感系统

煤矿事故严重威胁人们的生命和财产安全,瓦斯作为煤矿事故的罪魁祸首,其主要成分是甲烷。因此,选择一种性能优良并且能够实时探测甲烷浓度的气体传感器对安全生产和检测大气环境是十分有意义的。在众多气体传感器中,光纤气体传感器由于容量大、损耗小、体积小、抗腐蚀、抗干扰能力强等优势受到学者和仪器制造商的青睐。本文对比了几种光纤气体传感器,基于光谱吸收技术的光纤气体传感器体积小、成本低、功耗小,其使用最为广泛。在光谱吸收技术的基础上,发展了一种高灵敏度的探测技术,腔衰荡CRD(Cavity Ring-Down)技术。相比于普通的光谱吸收技术,其吸收光程长,灵敏度高出3个～4个数量级,并且对光源强度稳定性要求不高。但是,为了有效、实时地探测到衰荡信号,该技术对探测器的速度要求极高。本文研究的频移干涉腔衰荡FSI-CRD(Frequency-Shifted Interferometry Cavity Ring-Down)技术,通过将腔衰荡技术结合频移干涉技术,构建了频移干涉腔衰荡甲烷传感系统,实现了衰荡信号从时间域到频域的转换,降低了对探测设备的要求,并通过实验验证了该系统可以用于甲烷气体浓度的测量。     

博物馆导向系统中字体应用研究——以武汉博物馆为例

随着各地区博物馆免费开放,参观人数的增多,导向系统在其中发挥着举足轻重的作用。笔者考察了湖北省内几大博物馆,针对武汉博物馆导向系统进行了详细的分析,着重研究导向系统中字体形态与信息传播的关系,设计出具体的改良方案,试图探究出适用于该类博物馆的导向信息字体形态。     

基于双光路荧光强度法的水体叶绿素a原位传感器设计

设计了一款基于双光路荧光强度法的叶绿素a原位传感器。使用430 nm LED作为系统光源。通过参考光路补偿光源变化对测量结果的影响,提高测量准确度,降低维护成本。使用光电二极管作为探测器测量参考光强度和水体在680 nm处的荧光强度。使用锁相放大电路提高传感器的噪声和背景光抑制能力,设计低功耗模式降低传感器的平均功耗。使用不同浓度的叶绿素a溶液测试传感器的性能,测试结果表明传感器在动态范围(0～200μg/L)内的线性度为0.998,测量准确度为±2μg/L,通过与荧光光谱仪进行对比测试传感器的可靠性,测试结果表明两者的相关性为0.94,功耗测试表明传感器的连续工作时间可达5个月以上。     

基于Φ-OTDR的煤层气管线外界入侵振动检测系统

为实现长距离煤层气管线外界入侵振动检测,采用基于相位敏感型光时域反射原理(Φ-OTDR)的分布式光纤振动传感系统,融合FPGA与USB2.0技术开展传感数据的实时采集与高速传输,并通过时间-空间二维分析来获得振动信号典型特征,进而实现煤层气输送管道危险源的实时检测。实验结果表明,本系统可借助差分信号波峰位置实现精确定位,系统的频率响应范围是可覆盖入侵振动特征频率的1 Hz～3 k Hz,且在4 km和9 km光纤位置处的定位误差均可保持在20 m范围以内,因此本系统可有效检测到输送管道外界入侵振动。     

质子交换膜燃料电池系统多目标优化

质子交换膜燃料电池（PEMFC）具有操作温度低、能量密度高、稳定性好等优点,是一种具有广泛应用前景的发电装置。本文以PEMFC系统发电效率最大和总成本最小为同步优化目标,以电流密度、系统操作压力、空气及氢气化学计量数为操作变量,建立该系统的多目标优化模型。提出基于拥挤度排序的多目标列队竞争算法（MOLCA-CDS）求解该模型,得到优化目标的Pareto最优前沿。实例计算结果表明,所提出的方法可得到分布均匀的Pareto最优解集,且优化结果能够完全支配文献中采用其它方法的优化解。本文所提出的方法可为PEMFC系统的设计与操作优化提供参考。     

曲线拟合算法对光纤光栅传感解调性能的影响研究

针对光纤光栅解调过程中拟合算法优化选取问题,基于自行研制的光纤光栅解调系统,研究高斯拟合算法与三次样条插值算法对该系统解调精度的影响。实验结果表明,两种算法解调精度都很高,三次样条插值算法运算简单,速度更快,在动态拟合中更有优势。经过数字低通滤波与三次样条插值后,解调系统对于应变检测精度可达10με,线性拟合系数在0.999以上。