基于文化算法的新型Elman网络的过程建模方法

文化算法从微观（种群空间）和宏观（信念空间）两个层面上模拟文化的双重进化继承过程,为进化搜索机制和知识存储的结合提供一个构架。建立基于输入输出数据生产过程的统计模型时,参数估计是其中的关键,文化算法为此提供了有效途径。本文在Elman神经网络的基础上提出了一种新的改进型Elman网络模型——OAIF-Elman（Output-Add-Input Feedback Elman）网络来建立乙烯装置中裂解深度软测量模型,并结合文化算法来优化其网络权值。实验表明：文化算法比标准遗传算法搜索性能更优,搜索时间更快,同时也得到了满意的裂解深度模型。     

基于改进粒子群深度神经网络的频率域航空电磁反演

传统的梯度反演方法依赖于初始模型选取,且容易陷入局部极小,在一定程度上影响着反演的求解精度和收敛速度,为此,提出一种基于改进粒子群深度神经网络的频率域航空电磁反演方法。首先,通过频率域航空电磁模型正演获取样本数据集;随后,依据样本数据集建立深度神经网络的基本框架,网络的输入为归一化垂直磁场分量,输出为相应地电模型参数;第三,提出一种惯性权重振荡衰减措施在粒子群优化算法的基础上进行改进,以提高粒子群优化算法的全局寻优能力,并利用改进的粒子群优化算法优化深度神经网络的训练过程,得到连接权值与阈值的最优解;最后,将最优的权值与阈值作为网络的初始值,并利用该网络对未知地电模型进行反演测试。利用层状地质模型测试改进粒子群深度神经网络算法、粒子群神经网络算法和单一的神经网络算法的反演效果,并将此方法运用于实测航空电磁数据反演。研究结果表明:本文提出的改进粒子群神经网络算法充分结合了粒子群优化算法的全局寻优性能和深度神经网络的局部寻优性能,在反演过程中能有效避免反演陷入局部极小,寻找到全局最优解,并能准确地反演出地电模型参数;与粒子群神经网络算法和单一的神经网络算法相比,本文提出的方法具有更高的求解精度和收敛速度。     

适用于裂解制造乙烯的气体动力学加热方法

对乙烷裂解制造乙烯的非平均过程进行了分析，为了获得高的乙烯产率，需准确控制裂解停留时间并提高裂解反应温度，探讨了目前工业生产中普遍采用的管式裂解炉的特性及局限，这种管式裂解炉的性能虽已接近完善，但仍不能满足裂解工艺需求，对几种利用激波控制加热方式生产乙烯的发明及其不足进行了评述，提出新颖的反向超声速射流混合加热方法，该方法能满足裂解制造乙烯的要求。     

一种新的求解优化问题的混合粒子群算法

将粒子群优化算法与一种自适应局部搜索算法相结合,提出了一种新的混合粒子群优化算法,使粒子群算法寻优过程中的全局搜索能力和局部搜索能力良好平衡;采用了典型函数和模糊神经网络优化问题对算法性能进行测试,并与其它方法进行比较.实验结果表明,这种混合粒子群优化算法能获得质量更好的解,具有较高的收敛性,特别是在高维复杂函数优化上具有很强的竞争力,其性能大大优于单一的优化方法.     

基于改进克隆选择算法的最小二乘支持向量机

针对最小二乘支持向量机的参数选取问题,引入了克隆选择算法,提出了一种基于改进克隆选择算法的最小二乘支持向量机。同时根据最小二乘支持向量机的学习能力和泛化能力,在克隆选择算法的目标函数中加入两者的动态调节机制,这样改进的克隆选择算法在寻优过程中能够准确、快速地搜索到最小二乘支持向量机的最优参数。将本文模型用于乙烯裂解炉裂解深度值的学习和预测,经仿真实验表明：该预测模型的训练速度快,预测精度高。     

一种新的求解优化问题的混合粒子群算法

将粒子群优化算法与一种自适应局部搜索算法相结合,提出了一种新的混合粒子群优化算法,使粒子群算法寻优过程中的全局搜索能力和局部搜索能力良好平衡;采用了典型函数和模糊神经网络优化问题对算法性能进行测试,并与其它方法进行比较.实验结果表明,这种混合粒子群优化算法能获得质量更好的解,具有较高的收敛性,特别是在高维复杂函数优化上具有很强的竞争力,其性能大大优于单一的优化方法.     

基于高斯搜索的改进粒子群优化在磨矿预测控制中应用

磨矿车间工业现场在保证控制效果的同时,一般要求控制变量具有较小的变化率。提出一种基于高斯搜索的改进粒子群优化算法,该算法以高斯分布来初始化粒子群,并改进粒子速度更新公式,将所提算法融合到最小二乘支持向量机预测控制中。针对选矿厂磨矿过程,给出了基于最小二乘支持向量机的预测控制系统,以及基于高斯搜索的改进粒子群优化算法步骤。对实际磨矿过程进行仿真实验,结果表明该算法在保证控制效果的同时,能大幅度减小控制量的变化率,具有良好的性能指标和应用前景。     

基于多目标量子粒子群算法的环境/经济调度

针对传统的粒子群优化算法在求解环境/经济调度中存在控制参数多和局部搜索精度低等问题,提出一种基于多目标量子粒子群优化算法的环境/经济调度问题的求解方法.该算法利用具有量子行为特性的粒子搜索解空间,引入改变作用区间的变异算子增强全局搜索能力,并采用基于粒子多样性的方法更新全局最优的领导粒子.仿真结果表明,该算法是有效的,所求Pareto解集能逼近真实的Pareto解集且具有良好的分布性.     

一种自适应改变惯性权重的粒子群算法

针对标准粒子群算法收敛性和收敛速度的问题,分析标准粒子群算法惯性参数对算法性能优化的影响,提出一种自适应改变惯性权重的粒子群算法（ACPSO）。通过对粒子速度和位置变化过程的分析,并结合早熟收敛程度和个体适应值自适应的调整惯性权重,使得算法能在全局收敛性和收敛速度之间找到良好的平衡关系,并且通过典型的函数测试,表明此方法有效的控制了粒子群的多样性,而且具有良好的收敛速度。     

工业裂解炉数学模拟的加速算法

乙烯裂解炉裂解过程模拟是一个复杂的迭代试算过程 ,现有模拟方法计算时间冗长 ,难以用于在线优化。为此提出的加速算法把裂解过程中的能量平衡关系式作适当简化 ,把反应管管壁温度的求解转换为解一元四次方程的根 ,从而直接得到温度沿管长的微分方程式 ,再结合反应物料和压力沿管长的微分方程式 ,使得裂解过程由一套新的、完整的微分方程组来描述 ,并在模拟过程中对能量关系式的简化作了逐步改进的处理。工业实例表明该算法避免了复杂的迭代计算 ,模拟计算的速度比以前的算法提高约 1/18,同时模拟准确度也有相当的保证     

混凝土结构早龄期开裂的预测

为了减少混凝土结构早龄期的开裂,提高混凝土结构的使用寿命,以可靠度理论为基础,建立了混凝土结构早龄期开裂的功能函数(?)=r-s.利用敏感系数来表征混凝土早期的水化放热和自收缩对功能函数的影响,引入部分系数,描述混凝土结构实际值与设计值之间的关系,并确定混凝土结构的临界开裂风险.计算了混凝土挡土墙的开裂风险,并对其开裂情况进行预测,预测的结果与观测的情况基本一致.混凝土结构早龄期开裂的预测为优化混凝土材料的组成提供了依据,可以减少混凝土结构早龄期的开裂.     

角区钢筋非均匀锈蚀引发混凝土保护层开裂全过程研究

综合考虑氯离子的扩散过程、钢筋锈蚀的质量守恒以及钢筋锈蚀引起的混凝土保护层开裂力学过程,以角区钢筋为研究对象,在钢筋周围施加随时间变化的非均匀径向位移,对氯离子侵蚀引起的混凝土保护层开裂全过程进行数值分析,得出了裂缝发展的分布规律、裂缝出现以及裂缝贯穿保护层所需的时间。并与实验结果进行对比,验证了模型的准确性。探讨了钢筋直径、混凝土保护层厚度以及混凝土强度的变化对混凝土保护层开裂行为及开裂时间的影响。结果表明,混凝土保护层厚度对开裂全过程影响最大,其次是钢筋直径,混凝土强度对其影响较小。     

基于开裂区平均化方法的混凝土开裂特性

为研究混凝土试件的开裂特性,基于细观力学理论对传统平均化方法进行了改进,提出了开裂区平均化方法。利用不同的平均化方法对级配与粒径分布相同的不同尺寸试件进行计算分析,研究混凝土试件的开裂特性和开裂尺寸依赖性的产生机理。结果表明,开裂区平均化方法能够得到具有尺寸一致性的、表征试件开裂破坏全过程的开裂特性曲线,可确定重要开裂计算参数;开裂尺寸依赖性的出现是由于在试件尺寸变化时,试件中占较小空间的局部开裂区大小及其力学特性基本不受尺寸变化影响,而占较大空间的线弹性区大小及其力学性能却受尺寸变化影响较大,导致整体宏观响应受尺寸变化较大,并由此产生尺寸依赖性。     

催化裂化动力学模型的建立及其应用

本文应用集总理论,建立了催化裂化十一集总动力学模型,开发了该模型的计算机软件(FCCLK)。利用该软件对工业催化裂化装置和掺炼渣油的中试装置进行了工业验证。结果表明,本模型能够很好地预测不同原料组成、不同操作条件下的催化裂化产物的产率,使工业催化裂化装置实现了优化操作,轻油和汽油收率提高,焦炭产率下降,取得了明显的经济效益。     

空气预热器技术应用于乙烯裂解炉的计算流体力学模拟

为了深入了解裂解炉内的辐射及燃烧情况,并分析空气预热器的效果和影响,采用计算流体力学软件Fluent对KBR型乙烯裂解炉炉膛辐射段的流动、燃烧反应及辐射传热进行了三维模拟。在得到炉膛中温度场、主要组分质量分数分布等情况的基础上,对裂解炉安装空气预热器、预热进入炉膛底部燃烧器的空气的情况进行了研究。分析得出投用空气预热器的节能效果及对炉膛运行的影响。模拟结果与工业实际符合较好,为空气预热器的应用提供了理论上的参考。     

融合和声搜索的混沌粒子群优化算法及工业应用

针对粒子群算法在优化过程中容易出现"早熟"现象,提出一种融合和声搜索及混沌的改进混合粒子群优化算法。混沌粒子群算法运行稳定,具有较好的鲁棒性和适应性。和声搜索算法是一种模拟乐队调音获得完美和声过程的元启发优化算法,具有较强的全局搜索性能。通过对4个标准函数的测试比较,结果表明:改进的融合和声搜索的混沌粒子群优化算法(chaos particle swarm optimization algorithm with harmony search,CPSO-HS)跳出局部最优位置能力强,收敛速度快,稳定性高。改进的CPSO-HS算法已成功应用于重油热解模型的参数估计。     

钢筋混凝土楼板早期开裂的计算模型

分析当前钢筋混凝土楼板出现早期裂缝的原因 ,提出钢筋混凝土楼板早期开裂的计算模型 ,并通过算例 ,详细阐述了钢筋混凝土楼板早期开裂的计算过程 .文中还将本文提出的计算方法与有限元方法进行比较 ,阐述防止钢筋混凝土楼板开裂的措施 ,并指出这一领域须进一步研究的一些内容 .     

催化裂化条件对处理生物质热解焦油的影响

为了研究催化裂化条件对生物质热解焦油处理的影响,以秸秆热解产生的焦油为原料,在固定床反应器实验台上,研究了石灰石、白云石和高铝砖3种催化剂作用下,温度、催化剂尺寸、床高等反应条件对焦油裂化的影响规律。实验结果表明,石灰石对焦油裂化有较好的催化效果,它作用下的产气率高,而且它是天然矿石,加工成本低,煅烧后耐磨性比白云石好,很适合生物质热解工艺中作为焦油裂化的催化剂使用。实验结果还表明提高裂化温度、增加床高、减小床料粒径都能有效地促进焦油深度裂化。该文结果可为焦油催化裂化工程设计提供指导。     

乙烯裂解炉管中时变应力场和蠕变损伤分数数值模拟

通过对乙烯裂解炉管典型工况分析,建立了炉管在温度、内压、渗碳和蠕变等交互作用下的有限元计算模型,并对HK40奥氏体耐热钢制成的乙烯裂解炉管在1173K下的应力场和蠕变损伤分数进行了模拟;结果表明渗碳是引起炉管失效的主要原因。通过计算得到的炉管失效方式、位置和炉管寿命均与实际运行结果基本吻合。