挤出过程多目标模糊优化分析

采用越小越优型指标特征，建立了多目标挤出过程目标函数的最优点集的隶属函数，并应用模糊分析设计优越理论对橡胶挤出过程多目标优化问题的进行了研究。该方法也适用于一般橡塑加工过程中的多目标优化问题，且易于编程运算。     

基于CAE分析和熵值法的轿车前保险杠注塑工艺多响应优化

利用UG和Moldflow 2023，建立轿车前保险杠塑料模具的CAE分析模型，优化了阀浇口的打开时间，解决了产品上熔接线过多、过长的问题和应力痕问题。针对优化目标较多的情况，采用熵值法建立综合优化目标，通过正交试验分析出综合优化目标的合理取值，以及在综合优化目标合理取值下各个注塑工艺参数的合理取值。经过工艺参数改进，在不变更模具设计和模具制造的情况下，产品合格率得到了有效提高，从65.35%提高到85.87%。采用Moldflow 2023，在阀浇口功能、DOE功能、田口方法的帮助下结合数据分析软件Minitab，能够快速地解决针对多响应、有交互作用多因子的取值问题。该方法能有效解决多优化目标且因子有交互作用的注塑工艺参数选取问题，节约试模成本。     

多目标模糊评价遗传算法综合质量交换网络

综合质量交换网络时，评价指标往往不止一个，多个指标相互之间往往又是无法比较、相互矛盾的，甚至有的指标只是定性的，无法定量地表示。故尝试应用模糊数字对多目标进行评价，有效地模拟了多目标决策的过程，过程中规则的变换可反应决策者对不同目标的重要性取向。此外还提出了多目标模糊评价遗传算法（MOGAFR）求解多目标优化问题。数例的求解证明了该法可能得到非劣解集合，并可以对非劣解集中的个体区分出优劣，规则不同，可以收敛到非劣解集合的不同部分，多目标质量产换网络的综合证明其解决工程问题的有效性，所提出的方法适用于求解其他系统的多目标优化问题。     

基于多目标优化精馏系统综述

综述了精馏系统中多目标的优化问题,分析列举了人工神经网络、正交设计、响应面、遗传算法和粒子群算法在精馏系统多目标优化中的应用,旨在总结精馏系统中的优化算法,寻求最优操作条件的解法,为精馏塔的多目标优化提供参考。结果表明,针对于目前精馏系统的复杂多变性及混合规划问题,这些算法可以很好地对精馏系统进行建模,预测精馏模型,预测值与模拟值拟合较好,有较高的精度。且可用于求解精馏过程中的最优操作条件,降低系统的不可逆性,实现了精馏系统的节能优化,提高了产品质量,降低了能耗。最后指出了多目标优化精馏系统方法的可行性,也表明在实际生产中将多种优化算法相结合进行多步优化的可行性。     

化工过程多目标优化适宜解的模糊确定

应用模糊优化原理求解化工多目标优化问题.基于相对优属度的多目标模糊优化法适合复杂系统的求解,而且在过程中充分运用了空间图形直现的特性,达到了问题求解的过程简约化.本文作者以合成氨凝液回收系统的多目标优化为例,说明化工过程多目标优化适宜解的模糊确定.     

基于集对分析的AZ91镁合金化学镀镍工艺参数优化

提出了一种正交试验与集对分析相结合的镁合金化学镀镍工艺参数优化方法。以正交试验数据为基础,利用集对分析方法中同一度的概念,通过衡量不同工艺水平下工艺目标值大小,确定工艺的优劣。用权重求和的方式将多工艺目标优化问题转化为单工艺目标优化问题,解决了正交试验法优化多工艺目标问题的缺陷,有效提高了决策的科学性。     

非线性污水处理过程的多目标优化

研究了复杂非线性污水处理过程的多目标优化。针对污水处理过程的非线性动力系统,建立了使污水处理过程运行成本和描述实际输出与期望输出偏差的平方可积误差设计指标同时达到最优的多目标优化模型。采用间接优化方法,首先将描述污水处理过程优化的多目标非线性问题转化为多目标线性规划问题,然后利用遗传算法对其进行求解。本文方法不仅获得了多目标优化问题的近似Pareto前沿,而且由于采用的是多目标线性规划方法,所以具有计算成本低的优点。     

板翅式换热器模糊优化设计

应用结构模糊优化理论对板翅式换热器进行多目标优化设计；给出了构造隶属函数及确定目标函数权重的方法，通过线性加权法将多目标化为单目标求解。应用此软件设计了一台换热器，其实际使用结果表明完全达到设计要求。     

基于活跃约束条件辅助目标的进化算法求解油品调合问题

根据油品调合问题的特点,提出了一种基于活跃约束条件辅助目标的求解约束优化问题的新方法。该方法根据进化算法种群中的可行解和不可行解共同辨识约束优化问题的活跃约束条件。然后,通过增加活跃约束条件辅助目标的方法将单目标约束优化问题转换为多目标约束优化问题进行求解。通过该方法,相应的进化算法可以利用油品调合问题的活跃约束条件信息,从而达到提高进化算法求解油品调合问题的搜索效率和避免局部最优解的目的。最后,通过仿真研究证实了该方法的有效性。     

基于区间运算的字典序多目标模型预测控制

考虑优化级多目标优化控制问题,提出一种基于区间运算的字典序多目标模型预测控制算法。对约束线性系统,结合字典序列法和滚动优化原理,建立按优先级定义的分层多目标模型预测控制策略。在此基础上,引入区间运算法则,在线求解预测控制量。通过一双容水箱单输入双输出液位控制,仿真验证了该方法的有效性。     

粒子群算法求解边值固定的化工动态过程优化问题

针对化工过程系统优化中广泛存在着边值固定的动态优化问题,该问题的求解数学上还没有有效的方法,现今的方法之一是将问题转化为多目标优化问题.本文在粒子群优化(PSO)算法的基础上,提出在PSO算法中加入惩罚项,同时对局部极值与全局极值作进一步的调整,使PSO算法适用于求多目标优化问题理想有效解,该算法对多目标问题起到边优化边求理想有效解的功效;即只用一步即可求理想有效解,这使得在求解速度上大为加快.最后将其用于间歇反应器的最佳反应温度边值固定动态优化控制的实际运用中,取得良好效果.     

Multi-level,multi-objective optimization in process engineering

This paper presents a method for feasible decomposition applicable to large-scale, non-linear, multi-objective problems. The method, comprising a multi-level problem formulation and an interactive algorithm, has distinct advantages for dealing with real-world multi-objective optimization which is carried out by hierarchically arranged units of decision-making. The method is illustrated by its application to the optimal design of a water use and treatment process system.     

混合装药内弹道性能优化及应用

为了研究混合装药结构对内弹道性能的影响,以某舰炮为工程背景,提出内弹道多目标优化设计方案,研究了目标函数、设计变量及约束条件.采用e-约束法对次要目标函数进行简化处理,利用当前流行的进化算法—遗传算法进行优化计算,并针对内弹道数学模型特性,对算法进行改进.最后,通过进化计算得到的优化方案为一组非劣解集,同时验证了该改进...     

基于递归式多目标协同进化遗传算法的电厂负荷分配研究

提出以多目标优化方法来完成电厂负荷调度分配。综合考虑了经济性、快速性和稳定性的要求,建立多目标优化的数学模型,采用递归式多目标协同进化遗传算法求解负荷分配问题。与传统多目标算法相比,该方法减少了各个目标之间可能产生的偏移,并且进化过程简单,具有较强的灵活性和实用性。     

基于NSGA-Ⅱ算法的高炉生产配料多目标优化模型建立

高炉炼铁是一种典型的高能耗、高排放、高污染工业,合理的配料方案对高炉节能减排至关重要。基于高炉炼铁过程中的物质与能量守恒和高炉炉料结构理论,建立了以最小化生产成本和CO₂排放量为目标函数的高炉生产配料多目标优化模型,该模型采用非支配排序多目标遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)进行求解,最终得到高炉生产配料多目标优化问题的Pareto最优解集。并将所得到的最优解与柳钢实际生产数据进行比较,结果表明建立的模型能使成本和CO₂排放量都有相应程度的降低,验证了该模型及NSGA-Ⅱ算法的正确性。炉长可以根据该多目标优化结果针对不同的需求选择相应的炉料配比,实现更精确的操作。     

Inverse problems of biological systems using multi-objective optimization

Mathematical modeling for dynamic biological systems is a central theme in systems biology. There are still many challenges in using time-course data to obtain an inverse problem of nonlinear dynamic biological systems. In this study, a multi-objective optimization technique is introduced to determine kinetic parameter values of biochemical reaction systems. The multi-objective parameter estimation was converted into the minimax problem through the satisfying trade-off method. The aspiration value was assigned as the minimum solution to the corresponding single objective estimation. The aim of this trade-off estimation was to obtain a compromised result by simultaneously minimizing both concentration and slope error criteria. Hybrid differential evolution was applied to solve the minimax problem and to yield a global estimation.     

炼油厂氢气网络建模与多目标优化(英文)

The demand of hydrogen in oil refinery is increasing as market forces and environmental legislation, so hydrogen network management is becoming increasingly important in refineries. Most studies focused on single-objective optimization problem for the hydrogen network, but few account for the multi-objective optimization problem. This paper presents a novel approach for modeling and multi-objective optimization for hydrogen network in refineries. An improved multi-objective optimization model is proposed based on the concept of superstructure. The optimization includes minimization of operating cost and minimization of investment cost of equipment. The proposed methodology for the multi-objective optimization of hydrogen network takes into account flow rate constraints, pressure constraints, purity constraints, impurity constraints, payback period, etc. The method considers all the feasible connections and subjects this to mixed-integer nonlinear programming (MINLP). A deterministic optimization method is applied to solve this multi-objective optimization problem. Finally, a real case study is intro-duced to illustrate the applicability of the approach.     

一阶时滞不稳定对象的PID控制器多目标优化设计

针对一阶时滞（FOPDT）不稳定对象,提出了一种基于参数稳定空间的多目标遗传算法进行PID控制器的优化设计。该算法首先采用两级控制结构,以保证PID控制器参数稳定空间的存在性,然后,基于该稳定空间提出了一种多目标遗传算法,用来求解带约束的多目标PID控制器参数整定问题。数值例子和生物反应器仿真研究表明所提方法的有效性。     

考虑环境影响的间歇过程多目标最优化设计

同时考虑费用和环境影响的间歇化工过程多目标最优化设计问题的求解,通常的做法是使用权重系数法,将其转变成单一目标来优化。但大多数情况下,这种权重系数很难确知。因此,有必要提供多个解以便于设计者作出合理的最终选择。采用多目标遗传算法和线性规划相结合的方法求解出间歇化工过程优化设计模型的非劣解集,并与不同权重系数下的单目标算例进行了比较。结果表明,用多目标遗传算法求解间歇化工过程是有效的。这为设计者在间歇化工过程最优化研究考虑环境因素的决策提供了更多的选择。