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1.
基于进化算法的常减压装置模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了基于优选优生进化算法(Select—best and prepotency evolution algorithm,SPEA)的常减压装置模拟方法。以各塔的温度分布为目标,基于生产过程和分析数据,采用SPEA确定各塔板Murphree效率,从而精确描述各塔板平衡偏离程度。在实际应用中,获得具有良好精度的常减压装置模型。系统分析了SPEA算法的关键参数——优选领域大小与计算复杂性及寻优性能之间的关系,结果显示其取值为群体规模的10%最为合适。 相似文献
2.
钱锋 《凿岩机械气动工具》1996,(4):44-45
介绍了在复杂条件下灌注桩钻孔中卡钻事故的处理方法,使用圆环形聚能切割器装黑索金炸药370g,成功地将钻杆管筒切断。 相似文献
3.
宿州市位于安徽省北部,境内有大小河流70多条。多年平均降雨量846毫米,时空分布极为不均,东南多西北少;年际变化大,丰水年可达1500毫米,枯水年不足500毫米;年内分配也不均衡,汛期6~9月份降水量占全年降水量的70%。全市水资源总量34.8亿立方米,人均水资源量605立方米。现有水利工程蓄水总库容2.75亿立方米,其中兴利库容1.9亿立方米。 相似文献
4.
2,4-二氯苯甲醛是一种白色或近似白色棱柱结晶,是农药、医药、染料和电镀等行业中一种重要的化工原料。研究了2,4-二氯苯甲醛的合成方法。以2,4-二氯甲苯为原料,经芳甲基二氯化和水解两步反应合成得到2,4-二氯苯甲醛,总收率为79.3%。合成路线中氯化反应温度控制在(140±2)℃,氯化单步收率为96.5%。工艺路线具有原料简单、收率高、操作条件易于控制、三废少的特点。 相似文献
5.
复杂生产工艺中非线性系统的模型参数估计是系统建模优化问题中的难点, 为避免优化算法过早收敛于错误的参数估计值, 根据生物免疫机理和模糊逻辑原理提出了一种新颖的模糊自适应免疫算法, 该算法采用混沌超变异操作增强算法搜索能力, 并用免疫网络调节策略保持抗体群的多样性, 同时采用模糊逻辑调节算法参数以提高算法的自适应能力. 函数优化仿真结果表明其具有较好的收敛性能, 并能够克服早收敛问题. 最后将其成功应用于重油热解非线性模型参数估计中, 验证了该算法解决实际建模问题的可行性和有效性. 相似文献
6.
基于ATML标准的测试信息描述研究 总被引:4,自引:0,他引:4
当前测试领域缺乏一个广为接受的测试信息交换标准,这已成为自动测试系统向前发展的一个瓶颈,为了解决此问题,IEEE发布了ATML标准,该标准使用XML语言进行ATS的测试信息的标准化交换;文章首先介绍了ATML标准的目标与具体组成,然后以测试结果为例,实现了基于ATML标准的测试结果信息的标准化描述;为了方便测试软件的开发,本文开发了测试结果组件,测试软件中直接调用测试结果组件以生成符合ATML标准的测试结果文件。 相似文献
7.
在石油化工领域中,分馏过程是流程模拟计算中重要的模块之一,在分馏过程模拟的主要输入参数中,塔盘效率无法直接获得,因此确定合适的塔盘效率是分馏模拟成功与否的关键因素,探索合适的方法确定板效率是精馏模拟的重要课题。本文在板效率确定方面,引入人工免疫动态克隆优化调节策略DCAS,与传统的智能优化算法相比,该算法的特点为:自动调整搜索空间及克隆规模;采用多尺度变异策略;有机结合全局与局部搜索能力。在实验中,通过建立分馏装置的机理模型,并采集装置的实际工况数据和各流股质量组成的分析数据,对所采集的数据依据稳态过程的物料守恒方程等进行剔除和校正处理,采用校正后的工况数据作为模型的输入,分别用经验法、遗传算法GA及人工免疫动态调整策略DCAS确定分馏装置的塔板效率,使模型与实际装置达到最大程度的吻合。研究结果表明,用DCAS确定的塔板效率,能够使分馏塔的关键塔板温度分布及分馏塔塔顶、塔釜主要产品的产出与实际吻合得最好,表明用DCAS搜索的塔板效率建立的分馏塔模型能够较好地描述实际分馏塔的生产过程,可以用来指导分馏装置的过程模拟及优化操作。 相似文献
8.
传统鲁棒自适应控制由于考虑了实际系统存在的不确定性,在一定程度上扩大了常规自适应控制的应用范围,但是传统鲁棒自适应控制大多只是从系统全局稳定性的角度出发来设计控制器而忽略系统动态和稳态性能,导致其无法在工况多变的实际被控系统中取得令人满意的效果。针对传统鲁棒自适应控制的不足,本文对由ARMA模型描述并包含未建模动态的系统设计了多模型鲁棒自适应控制器。首先采用正则化技术将系统未建模动态转化为系统有界扰动,并在系统降阶模型的基础上根据系统工况的变化设计了多个固定控制器和2个鲁棒自适应控制器,并根据性能指标函数选择最佳控制器作为当前系统控制器以提高系统性能。仿真实验说明当系统存在未建模动态以及系统工况发生变化时,本文设计的控制器能获得较好的控制效果。 相似文献
9.
10.
对乙烯裂解炉建立实时监控模型具有重要的现实意义,而传统的多元统计过程监控方法都是假设过程处于单一工况下,而随着过程参数(进料负荷、产品组分等)的改变,工况也随之改变,传统方法便不再适用.本文针对工业过程中的多工况问题,提出了一种基于自适应模糊聚类的多模型过程监控方法,该方法可以减少监控方法对过程知识的依赖性,并且能够适应实际工业过程的非高斯性和非线性特征.首先对影响工况的过程变量利用自适应模糊聚类进行工况划分,然后对每种工况的建模数据分别利用最大方差展开(MVU)提取低维信息,再用支持向量数据描述(SVDD)建立多模型过程监控模型,最后再利用相应的统计指标进行过程监控.将上述方法应用在乙烯裂解炉上,并与基于高斯混合模型的多PCA方法(GMM-MPCA)进行了比较.仿真实验中,监控对裂解炉运行影响最大的33个变量,根据聚类有效性指标,将数据划分为5类时可以得到最佳的聚类效果.通过实验,将33维建模数据降到20维时误报率最小.仿真结果表明该方法在对非线性和非高斯性过程的监控上,能达到很好的效果,误报率和检测率均优于GMM-MPCA方法. 相似文献