单纯形遗传优化算法在陶瓷配方中应用

采用了遗传算法对Nelder-Mead单纯形法进行优化,提出了单纯形遗传优化算法,利用遗传算法的变异操作来增强单纯形法的全局搜索能力,并解决标准遗传算法局部搜索能力较弱的问题。将该算法应用于陶瓷配方设计,与单纯形法运算的结果进行了对比,实验结果验证了该算法的优越性。     

神经网络遗传算法及其在乙烯裂解过程预测中的应用研究

针对复杂神经网络模型的结构特性和ＢＰ网络梯度下降法的缺点,将遗传算法与神经网络相结合,提出了基于改进连续化遗传算法的神经网络学方法,并将其应用于大型乙烯裂解产品分布预测,获得了较好的过于模拟结果。     

基于遗传算法的注塑模注射速率优化

注射成型充填过程中，熔体前沿速度（MFV）会影响制品的最终质量和尺寸精度，如何控制MFV，即控制不同位置的螺杆速度或者说注射速率至关重要。将遗传算法和数值模拟技术相结合用于注射速率的优化，确定螺杆速度－行程曲线或熔体前沿面积（MFA）－充填百分比曲线中的最佳控制点，以及控制点处的螺杆速度或注射速率的最优值。算例表明，利用遗传算法得到的优化的注射速率设置，可以使MFV的均匀性提高40％左右。     

MODELING AND OPTIMIZATION OF MEMBRANE CHEMICAL CLEANING BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORK,FUZZY LOGIC,AND GENETIC ALGORITHM

Robust artificial neural network (ANN) and fuzzy logic (FL) models were derived for chemical cleaning of microfiltration membranes fouled by milk under a wide range of operating conditions. The accuracies of the models were compared with multiple linear regressions (MLR). The developed models are useful tools for predicting the performance of chemical cleaning. The effects of different operating conditions on cleaning performance were elucidated using the ANN developed model. Moreover, optimum cleaning condition was determined by genetic algorithm and ANN model. The current research demonstrated that fuzzy logic and an artificial neural network can quantitatively capture cumulative effects of a range of operating conditions on flux recovery and resistance removal during a cleaning process.     

APPLICATION OF ADAPTIVE PID CONTROL WITH GENETIC ALGORITHM TO A POLYMERIZATION REACTOR

This article describes the application of adaptive PID control with genetic algorithm (GA) to a jacketed batch polymerization reactor. This method was used to keep the polymerization reactor temperature at the desired optimal path, which was determined by the Hamiltonian maximum principle method. The reactor was simulated and the model equations of this jacketed polymerization reactor were solved by means of Runge-Kutta-Felthberg methods. A genetic algorithm can be a good solution for finding the optimum PID parameters because unlike other techniques it does not impose many limitations and it is simple. In this research, suitability of these parameters was checked by the integral absolute error (IAE) criterion. The control parameters in the PID algorithm were changed with time during the control of a polymerization reactor. It was seen that the genetic algorithm was able to tune the PID controller used in this system in terms of higher robustness and reliability by changing the parameters continuously.     

基于遗传算法的木糖醇发酵培养基优化研究

运用遗传算法,对利用莫格假丝酵母由木糖生产木糖醇的发酵培养基优化进行研究,用４０个实验样本完成了６种培养基成份,５０个浓度水平的优化任务。实验结果表明：利用遗传算法可优化培养基成份富量,取得更好的发酵效果。按照优化后的培养基组成,由５０ｇ／Ｌ木糖获得了２９．７ｇ／Ｌ木糖醇,比优化前提高５．７％。     

聚合硫酸铁的生产最优化分析

聚合硫酸铁的生产最优化分析阮复昌，莫炳禄，公国庆，卢燕玲（华南理工大学化学工程研究所，广州５１０６４１）关键词：聚合硫酸铁，无机絮凝剂，高效净水剂，生产，最优化１前言聚合硫酸铁是近几年发展起来的一种无机高分子絮凝剂。与其它各种絮凝剂相比，聚合硫酸铁由...     

基于遗传算法的层压板强度优化设计

本文的主要目的是研究遗传算法的优化机理并将遗传算法应用到复合材料层压板铺层的优化设计中。在深入理解力学原理,熟悉掌握数值计算方法的基础上对层压板进行强度优化设计。因此,在深入研究单层复合材料以及叠层复合材料的弹性特征理论基础和改进的遗传算法优化理论之后,针对复合材料层压结构遗传算法优化设计中层压结构参数具有离散型的特点,提出了适合复合材料层压结构遗传算法优化设计的整数编码策略,以整数来表征层压结构参数,这种编码方式简单直观、使用方便、易于进行遗传算法的交叉及变异操作。在分析层压结构强度的基础上,针对结构强度优化的目标构造了可用于遗传算法的适应度函数。同时参考了一定的铺层规则,在铺层角度限制为工程中常用的四种角度的前提下,应用遗传算法对层压板进行了铺层优化设计。设计结果表明,由于遗传算法特有的处理离散型问题的优势,在层压板铺层的优化设计中应用遗传算法是可行和可信的。     

磁选机在铝用预焙阳极炭块生产线的应用

介绍了磁选机在铝用预焙阳极炭块生产线的应用,阐述了铁、镍的氧化物和石油焦在1 200～1 400℃高温煅烧条件下发生的化学变化过程.通过在煅后石油焦输送线安装磁选机进行在线除铁、镍,从而降低铝用预焙阳极炭块中Fe、Ni的含量.为生产高品位的电解铝提供阳极保障.     

热偶精馏过程模拟优化方法的改进——人工神经网络-遗传算法

采用人工神经网络和遗传算法对热偶精馏分离过程提出了一种新的建模方法和优化算法,该方法不仅能够有效地求解热偶精馏过程的数学模型,迅速地得到优化变量和目标函数的解,而且具有获得全局最优解的能力.最后通过实例说明了本方法的有效性.     

复合材料声呐导流罩铺层的遗传算法优化设计

以复合材料力学经典层合板理论为基础,利用MATLAB编程联合ANSYS有限元分析,建立了复合材料声呐导流罩铺层结构优化平台。首先对单向载荷下的层合板铺层结构进行优化,并和实验结果相比较,验证了该优化平台的有效性。结果表明,优化后的层合板强度有了较大提高。在此基础之上,根据水下实际载荷工况,对声呐导流罩的铺层进行了优化设计,并利用ANSYS有限元分析对优化后的铺层进行应力应变分析。结果表明,声呐导流罩强度性能显著提高,实现了声呐导流罩铺层的优化设计。     

基于改进自适应遗传算法的复合材料铺层优化设计

为提高采用遗传算法的复合材料铺层优化计算效率,提出了改进的自适应遗传算法,其交叉和变异算子在迭代过程中能够根据种群迭代收敛趋势进行自适应调整。通过二维Rasrtigrin测试函数试验,表明改进自适应遗传算法能够增加全局收敛次数,提高收敛速度。在此基础上,编写整数编码的改进自适应遗传算法,并结合经典层合板理论,以质量轻量化为目标,结构强度和刚度为约束条件,对复合材料层合板进行铺层优化设计,算例迭代过程显示收敛到最优解自适应遗传算法需进化27代,改进自适应遗传算法需进化19代。结果表明,提出的改进自适应遗传算法能够明显提高复合材料铺层优化设计效率。     

精馏塔联立优化的简约空间SQP算法

引言采用面向开放式方程的联立算法求解精馏塔优化问题,可以使模拟计算和寻优搜索在同一层迭代中完成,避免了双层法每一步优化搜索都需进行模型收敛计算的缺点,从而可以大大提高计算效率．而且原则上可任意指定自由变量．无论是模拟计算、操作优化还是设计优化都可以利用这个灵活的计算结构进行解算.高效、可靠的非线性约束最优化算法是实现精馏塔联立优化的关键．在流程模拟和过程系统优化中,序贯二次规划法（SequentialQuadraticProgramming,SQP)因其较高的计算效率而被广泛应用．SQP算法中,每一个迭代步都需要求解一个QP子问题…     

国产中空纤维膜分离器在大化肥的应用

介绍齐鲁石化公司第二化肥厂年产３０万ｔ合成氨装置，弛放气的回收—普里森回收氢装置的中空纤维膜分离器国产化应用的考核情况。     

人工神经网络结合遗传算法对FWRP张力制度的优化

由于纤维缠绕聚合物基复合材料(FWRP)与结构同时形成,因此缠绕成型工艺过程控制(如纤维缠绕张力)对FWRP制品结构抗力具有重大影响。人工神经网络具有超强非线性映射能力,可在特定条件下将缠绕张力与缠绕结构抗力两者由相关关系转化为确定性关系(函数关系)。本文分别以碳纤维和玻璃纤维缠绕聚合物基复合材料制成NOL环试件。在实验基础上采用人工神经网络结合遗传算法对纤维缠绕张力进行优化,取代传统的"试凑法",优化结果与实验吻合。     

最优化技术在陶瓷配方中的应用

本文将最优化技术应用于陶瓷配方设计,阐述了陶瓷配方设计的数学模型的建立。使得陶瓷配方设计在综合考虑多种影响因素的情况下设计出成本最低或性能最优的最佳配方设计方案,并应用电脑计算出最优配比。     

流程模拟在尿素生产优化操作中的应用

用流程模拟软件对尿素生产的操作数据进行模拟计算，计算出所有物流的温度、压力、流量和组成，这些数据能够准确地反映工艺状况。通过对模拟结果进行分析，找出装置运行的瓶颈问题，并采取相应措施，解决问题，使生产操作达到增产、节能、降耗、优化的目的。     

基于改进双种群遗传算法的复合材料层合板铺层优化设计

针对复合材料层合板铺层优化设计过程中易出现的算法早熟及收敛慢的问题,结合多种群遗传算法和自适应遗传算法,提出一种引入自适应算子的改进双种群遗传算法。在算法过程中以对称复合材料层合板为例进行验证,通过Patran建立有限元初始模型,采用Matlab编写遗传算法主程序及数据传递程序,实现对Nastran的输入输出文件的读写,并在以Tsai-Wu准则为基础确立的适应度函数下,对复合材料层合板的铺层顺序进行优化。对比传统遗传算法,结果表明该改进算法能够明显提高优化效率,并能够有效收敛于全局最优解,对解决复合材料结构优化设计问题有一定的指导意义。     

Z501型轻油蒸汽预转化催化剂在制氢装置的应用

介绍别Z501型预转化催化剂在制氢装置的工业应用。传统的轻油蒸汽转化制氢工艺对原料的要求较高，运行周期不长。预转化工艺是对传统制氢工艺的重要改进，国产预转化催化刑的成功开发和应用，将极大地推动预转化工艺发展。     

人工神经网络结合遗传算法对CFWRP固化制度的优化

聚合物基复合材料的固化制度是影响其性能经济指标的重要因素。它们之间的关系既无先验公式表征,又为非线性,一般是采用“试凑法”探索试验,但耗时长也未必达到优化目的。神经网络法具有超强非线性映射能力,可自动总结出数据之间的函数关系,遗传算法可多点群体搜索,并可不陷入局部最优点。本文以碳纤维缠绕聚合物基复合材料(CFWRP)制成NOL环试件,在试验基础上采用人工神经网络结合遗传算法对固化制度进行优化,得到较好的结果。