催化重整裝置是石油加工的重要裝置之一,直接使用機(jī)理模型對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化耗時(shí)較長(zhǎng)。代理模型方法能夠有效地對(duì)機(jī)理模型進(jìn)行近似,而采樣方法對(duì)代理模型的精度有很大影響。提出了一種新的自適應(yīng)采樣算法-基于最近鄰和馬氏距離的自適應(yīng)采樣算法。該算法從采樣方法的全局搜索能力與局部搜索能力出發(fā),通過求解優(yōu)化問題在關(guān)鍵信息區(qū)域中獲取樣本點(diǎn)。采用7個(gè)測(cè)試函數(shù)進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果表明該算法能夠選取對(duì)代理模型精度影響較大的采樣點(diǎn),從而有效地提升代理模型的精度。針對(duì)催化重整過程的關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)建立了相應(yīng)的代理模型,結(jié)果表明該算法能夠很好地處理實(shí)際工程中的問題。 

【文章來源】：華東理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019,45(06)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號(hào)：3140765