發(fā)布時間：2023-05-07 04:59

　　優(yōu)化是流程工業(yè)實現(xiàn)節(jié)能減排的一項重要技術(shù)手段。從過程系統(tǒng)工程的角度來看,流程工業(yè)優(yōu)化主要分為兩個方面,最優(yōu)過程設(shè)計以及最優(yōu)過程操作。目前對于最優(yōu)過程設(shè)計的研究主要集中在過程綜合,包括換熱網(wǎng)絡(luò)綜合、分離序列綜合以及反應(yīng)器網(wǎng)絡(luò)綜合,這類綜合問題通常可以被描述成混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題,求解非線性規(guī)劃問題的優(yōu)化算法作為求解混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題的核心部件,其魯棒性是成功求解混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題的一個前提條件,如果某個非線性規(guī)劃問題不能被求解,則整個算法將無以為繼。在最優(yōu)過程操作方面,目前采用的是實時過程操作優(yōu)化系統(tǒng),其中數(shù)據(jù)調(diào)和問題、參數(shù)估計問題以及整體操作優(yōu)化問題都可以被描述成非線性規(guī)劃問題,求解非線性規(guī)劃問題的優(yōu)化算法的魯棒性和實時性在是整個實時操作優(yōu)化系統(tǒng)得以正常運行和實施的保證,如果優(yōu)化算法不能夠及時地收斂到最優(yōu)點,并仍然將優(yōu)化計算結(jié)果強行進行實施的話,操作優(yōu)化的實際意義就會喪失。以上的過程系統(tǒng)優(yōu)化都是基于穩(wěn)態(tài)模型的,但是在過程系統(tǒng)中,不可避免地存在穩(wěn)態(tài)模型無法描述的動態(tài)過程,故需要采用優(yōu)化控制一體化技術(shù)對這類動態(tài)過程進行優(yōu)化和控制。聯(lián)立法是目前求解動態(tài)優(yōu)化問題的主流方法,其基本思想...

【文章頁數(shù)】：163 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
致謝
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 流程工業(yè)過程的優(yōu)化
        1.1.1 最優(yōu)過程設(shè)計
        1.1.2 最優(yōu)過程操作
    1.2 高性能優(yōu)化算法
        1.2.1 高性能優(yōu)化算法的需求
        1.2.2 高性能優(yōu)化方法的研究
    1.3 流程模擬軟件的研究發(fā)展
    1.4 本文研究內(nèi)容及各章節(jié)介紹
第2章 面向?qū)崟r操作運行的智能收斂準(zhǔn)則
    2.1 傳統(tǒng)收斂準(zhǔn)則
    2.2 內(nèi)點算法
        2.2.1 子問題的求解
        2.2.2 障礙因子的更新
    2.3 收斂深度控制準(zhǔn)則及其性質(zhì)
        2.3.1 收斂深度控制準(zhǔn)則
        2.3.2 收斂深度控制準(zhǔn)則的性質(zhì)及其證明
    2.4 數(shù)值實驗
        2.4.1 基于CUTE的數(shù)值實驗
        2.4.2 基于Aspen Plus的數(shù)值實驗
    2.5 本章小結(jié)
第3章 參數(shù)自動整定算法
    3.1 優(yōu)化求解器參數(shù)與性能的關(guān)系
    3.2 基于啟發(fā)式算法和直接搜索算法的參數(shù)自動整定框架
        3.2.1 參數(shù)自動整定整體算法框架概述
        3.2.2 啟發(fā)式算法及參數(shù)關(guān)聯(lián)性的處理
        3.2.3 直接搜索算法
        3.2.4 算法框架的實施
        3.2.5 數(shù)值實驗
    3.3 基于隨機采樣的參數(shù)自動整定算法
        3.3.1 隨機采樣參數(shù)整定算法和改進隨機采樣參數(shù)整定算法
        3.3.2 數(shù)值實驗
    3.4 本章小結(jié)
第4章 動態(tài)優(yōu)化算法研究
    4.1 動態(tài)優(yōu)化問題描述及聯(lián)立法
        4.1.1 聯(lián)立法的精度分析
        4.1.2 聯(lián)立法的最優(yōu)性分析
    4.2 動態(tài)優(yōu)化求解的精度問題
        4.2.1 動態(tài)優(yōu)化求解的精度控制方法
        4.2.2 序貫?zāi)M法
        4.2.3 動態(tài)優(yōu)化問題解的精度的進一步考慮
    4.3 動態(tài)優(yōu)化求解的最優(yōu)性改進方法
    4.4 數(shù)值實驗
        4.4.1 汽車行駛問題
        4.4.2 間歇反應(yīng)問題
    4.5 本章小結(jié)
第5章 基于Aspen Plus的優(yōu)化算法集成和兼容性擴展
    5.1 Aspen Open Solvers接口集描述
    5.2 基于AOS接口的內(nèi)點算法求解器
        5.2.1 求解器接口的實現(xiàn)和IPOPT的封裝
        5.2.2 標(biāo)度化技術(shù)
    5.3 擴展Aspen Plus對基于CAPE-OPEN的優(yōu)化求解器的兼容性
    5.4 數(shù)值實驗
    5.5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 論文總結(jié)
    6.2 后繼研究工作展望
參考文獻
在學(xué)期間主要科研成果及應(yīng)用評價



本文編號：3810322