基于自适应模拟退火算法的CSTR的动态优化

首先分析了连续搅拌釜式反应器的动态优化模型。基于对自适应模拟退火算法的研究,提出了一种改进的邻域调整方案,并将其应用于求解连续搅拌釜式反应器的动态优化问题。仿真结果表明,改进后的算法大大加快了搜索速度,提高了最优解的质量,为工业过程控制的设计提供了高效、可靠的参考依据。     

间歇精馏过程中最小过渡馏分的优化控制

提出了间歇精馏过程中最小过渡馏分的概念，对有无持液量两种情况时最小过渡馏分的计算方法进行了研究，并建立了相应的数学模型，通过数学模拟分析了间歇精馏过程理论板数和持液量对其最小过渡馏分量的影响．结果表明：间歇精馏过程的最小过渡馏分量随理论板数的增加先降低、后逐渐达到一个稳定值；塔板和冷凝器的持液量与最小过渡馏分成正比关系．     

间歇精馏过程动态特性及优化操作研究

本文研究间歇精馏过程特定的动态特性,使优化操作方式简单、可靠。在C—02型金属网波填料塔进行乙醇-水系统间歇精馏实验表明:恒回流操作是该塔的优化操作方式。     

等压串联双塔间歇精馏过程

研究了等压串联双塔间歇精馏过程 ,该过程能获得相当于两塔理论板数相加的分离效率 ,但各塔釜压力却保持各自串联的值 .建立了过程的数学模型 ,进行了不同操作方式的模拟计算 .结果表明 ,系统中间塔釜的初始存液量对分离无不利影响 ,而且当产品采出塔的液气比给定时 ,中间塔釜的初始存液量存在最优值     

基于自适应差分进化算法的间歇反应动态优化求解

为了求解间歇反应动态优化问题,提出了一种自适应差分进化算法(Self-Adaptive Differential Evolution,SADE)。在SADE算法中,每个个体都拥有自己的控制参数。该算法在对原优化问题进行差分进化搜优的同时,以权重大小来评价各个控制参数的优劣,并以加权控制参数作为控制参数的进化方向,实现其自适应调整。结果表明SADE算法收敛速度快、求解精度高。将SADE算法应用于两个典型的间歇反应动态优化问题中,取得了较好的优化效果;同时,分析了时间离散度对优化结果的影响。     

间歇精馏提取异戊醇的设计及应用

从杂醇油中可回收丁醇，并提取异戊醇。本文设计了一间歇精馏装置及生产流程，间歇精馏塔的理论板数为１６，塔径０．３ｍ，丝网填料层高５ｍ。该装置年处理杂醇油２００吨，可制得９５％丁醇、８０％丁醇与９５％异戊醇。实际生产达到设计要求。     

间歇精馏的数模计算

本文根据文献【1】介绍的方法,推导出可在计算机上进行间歇精馏计算的数学模型,并详细地说明二元混合物间歇精馏过程计算的程序和方法.实践证明数模计算较之常用的图解计算更简便、更精确.     

动态累积间歇精馏的温度控制研究

研究了用塔顶温度控制累积罐进行自动切换的操作方法，并以异丙醇一正丙醇为实验物系进行了该操作方法的实验，结果表明，根据塔顶温度控制累积罐自动切换的方法操作稳定、控制可靠，通过实验，给出了温度设定点的选择原则，并讨论了此操作在分离高浓度物料中的表现，认为此操作方法适用范围广泛，实用性强．     

基于参数批次调整模型的间歇精馏最小时间优化策略

针对间歇精馏过程优化计算中模型的准确性和计算复杂度之间的矛盾,提出了一种确定馏出液摩尔分数和操作时间的简化模型.该模型假定在塔釜内轻组分摩尔分数固定的情况下,馏出液平均摩尔分数与回流比变化量之间呈线性关系,其比例定义为回流比调节敏感系数.利用间歇精馏的批次重复操作特点,提出了模型敏感系数沿批次指标的在线更新机制,保证了简化模型在不同生产状态下的准确性.基于该简化模型,以回流比为优化决策变量,提出了针对最小生产时间问题的优化方案.利用Aspen Batch Distillation(ABD)中的模型作为实验对象原型,进行了优化算法的仿真实验.仿真结果表明基于批次参数调整策略的最小时间优化方案能够实现优化指标随生产批次的增加而不断减少.     

基于并行组合模拟退火的全局优化算法

针对目前优化方法求解非线性多极值优化问题时存在的不足，提出了并行组合模拟退火算法。在分析算法性能的同时用并行组合模拟退火算法对两个算例进行了求解，并与模拟退火算法、遗传算法进行了比较。结果表明，该方法简单、可靠，具有较高的精度和适应性。     

基于模拟退火的动态蚁群算法求解TSP

旅行商问题是智能算法研究中的一个经典问题,同时也是检测智能算法的标尺.在是蚁群算法的参数随着迭代的进行做动态调整的基础上,运用模拟退火算法对取得的局部最优解进行调整,使蚁群算法跳出局部最优,得到更好的解     

基于模拟退火的万有引力算法

针对标准万有引力算法的个体位置更新策略可能对个体造成破坏且算法局部搜索能力较弱问题提出了一种改进算法。该算法将模拟退火思想引入万有引力算法,采用基于 Metroplis 准则的个体位置更新策略,并在引力操作之后,对每代最优个体进行退火操作。一定程度避免了个体移动的盲目性,提高了算法的局部搜索能力、收敛速度与精度。实验结果表明:算法的改进策略是有效的,且改进后的算法在收敛速度、收敛精度等方面具有明显优势。     

基于模拟退火的三维集成电路水冷散热网络优化算法

三维集成电路(3D-IC)通过在垂直方向堆叠多层芯片有效提高了芯片的性能和集成度.然而,过高的功率密度和温度成为3D-IC集成度提高的最大障碍.水冷散热技术将冷却液注入两层芯片间的沟道有效解决了3D-IC的散热问题,同时也带来了过高温度梯度的问题以及对散热功耗,芯片可靠性的要求.本文提出一种在有硅穿孔限制下的基于模拟退火的沟道网络优化算法,算法基于温度仿真,对散热沟道进行放置与填充操作,设计出的沟道网络可以有效降低散热功率和温度梯度.实验中,与传统的均匀直沟道的设计方法相比,我们的方法可以在相同最高温和温度梯度限制条件下,降低散热功率达67.0%.     

基于模拟退火算法的集装箱场桥调度优化

为了降低码头的运营成本,提高客户满意度,在分析集卡送箱进场作业流程的基础上,运用时间窗函数,建立以场桥与集卡相互等待时间最短以及场桥移动距离最短为目标的数学模型,根据模型特点设计模拟退火算法,实例数据代入的结果验证了该模型及算法的有效性。     

融合模拟退火的改进教与学优化算法

针对教与学优化算法(TLBO)在解决复杂优化问题时易陷入局部最优的缺点,提出了一种融合模拟退火的改进教与学优化算法(SAMTLBO).该算法首先对学员阶段做了改进,在保持TLBO算法简单易实现的基础上,利用模拟退火方法增强了TLBO算法摆脱局部最优的能力,最后用4种算法对8个无约束优化函数仿真.数值实验表明,该算法无论是在收敛速度还是在寻优精度上均优于基本TLBO算法、ETLBO算法和DMTLBO算法.     

基于模拟退火算法的最优控制问题全局优化

参数化后的最优控制问题是一类高维非光滑非线性约束优化问题,传统的非线性规划算法求解时存在着收敛性差、局部收敛等问题。针对上述问题,该文采用多重参数化方法处理最优控制问题,非可微精确罚函数方法处理约束条件,引入了具有良好全局收敛性的模拟退火算法求解参数化后的最优控制问题。典型的时间最优和燃料最优控制问题的求解结果表明：模拟退火算法有着可靠的全局收敛性,优于遗传算法以及序列二次规划等经典优化算法。     

多元间歇精馏塔操作优化的仿真研究

多元间歇精馏塔最常用的操作方式是控制回流比，本文提出了两种全回流与恒回流交替的控制策略，并对其操作参数实行了优化，仿真实验得到令人满意的结果。     

基于模拟退火步长的粒子群算法

为了提高粒子群算法的收敛速度和全局收敛性,本文在标准粒子群算法的基础上作了改进,提出了一种带模拟退火步长的粒子群算法．通过典型函数的测试结果表明新算法比原来算法收敛到最优解的次数多,提出的新算法在全局搜索能力和收敛速度方面有所提高．