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过程系统工程综合方法及其求解策略的研究

作　者: 张慧平
导　师: 麻德贤
学　校: 北京化工大学
专　业: 化学工程
关键词: 过程系统工程求解策略综合方法改进遗传算法最优综合化工过程系统非线性规划问题混合整数同步优化换热网络
分类号: TQ06
类　型: 博士论文
年　份: 2000年
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内容摘要

过程系统综合作为化工过程系统的核心内容之一，是一个正在发展的尚不十分成熟的学科分支。特别是复杂的非线性过程系统最优综合属于近年来采用计算机技术和数学规划法进行最优设计和最优合成的新领域。由于过程系统综合问题大都具有非线性约束，同时还具有经验性、逻辑性等定性的约束和数学上缺乏求解大型离散混合整数非线性规划的有效算法，非线性过程系统综合一直被认为是过程系统工程中最困难和最不成熟的领域之一。本文试图对复杂非线性过程系统的最优综合方法及其工程应用进行较为深入和系统的研究，包括大型离散混合整数非线性规划新算法的研究，反映网络综合和换热网络综合的优化方法的研究。本文的研究内容主要有以下几个方面： 1．本文对该学科领域的发展现状和前人的研究工作进行了较全面的综述和分析，指出过程系统综合方法的研究虽然已取得不少成果，但它仍然是一个尚不十分成熟的研究领域，目前正沿着热力学分析法、数学规划法和人工智能三个不同的方法及其集成化的方向发展。现在的发展趋势是综合运用三种方法，取长补短。随着计算数学和计算机技术的发展，数学规划法和人工智能相结合发展而来的过程系统综合方法将占据越来越重要的地位。同时，由于过程系统综合问题一般可归结为求解一个大型离散混合整数非线性规划(MINLP)模型，所以深入研究MINLP问题的求解策略，改进和完善其算法是非常重要的。 2．本文对传统的遗传算法(SGA)进行了深入研究，在总结和吸收前人经验的基础上，根据过程系统工程的特殊性，对遗传算法的编码机制、初始种群的生成、选择算子、交叉算子以及迭代收敛条件等方面进行了全面改进，并利用数据采掘技术使遗传算法增强了跳出局部极值陷井的能力和提高了计算效率。对MINLP问题提出了一种新的表示方法，有利于遗传算法的求解，使遗传算法能在过程系统综合中得到广泛应用。 3．针对化工系统工程中的优化设计、反应器网络设计等问题，提出了一种将有约束的非线性规划问题转化为无约束的非线性规划问题的北京化工大学博士学位论文方法，使用本论文提出的改进遗传算法对这类问题进行了求解，提高了计算效率和计算精度，能有效地寻找到全局最优解。4.针对现有换热网络最优综合方法的局限性，本论文根据改进的遗传算法提出了换热网络最优综合的同步优化模型和求解策略，通过多个实例和在工业生产中的实际应用表明，该算法和同步优化模型效果很好，达到了节约能源、降低成本的目的。能实现网络综合中几个费用目标的同步优化和综合。本文通过对非线性过程系统最优综合方法及其求解策略的研究，包括大型离散混合整数非线性规划的遗传算法，可用于反应器网络和换热网络的最优综合方法优化策略等几个方面的探索，为大规模过程系统优化综合和能量集成优化设计奠定了一个良好基础。

全文目录

摘要  7-9
ABSTRACT  9-11
第一章文献综述  11-34
  1.1 过程系统工程的发展及研究现状  11-12
  1.2 过程系统综合及其研究策略  12-15
    1.2.1 过程系统综合的分步设计策略  13
    1.2.2 总体系统的同步设计策略  13-14
    1.2.3 过程系统综合的基本方法  14-15
  1.3 系统同步综合策略的MINLP算法介绍  15-18
  1.4 遗传算法在过程系统综合中的应用  18-19
  1.5 换热网络综合方法的研究  19-23
    1.5.1 换热网络综合的启发式经验规则法  20
    1.5.2 热力学目标法—狭点技术和伪狭点技术法  20-21
    1.5.3 换热网络综合的数学规划法  21-22
    1.5.4 换热网络同步最优综合策略  22-23
  1.6 本论文的研究内容  23-25
  参考文献  25-34
第二章遗传算法的研究与改进  34-69
  2.1 遗传算法研究  34-48
    2.1.1 遗传算法与生物进化及其应用领域  34-35
    2.1.2 遗传算法的发展概况  35
    2.1.3 遗传算法的描述  35-38
    2.1.4 遗传算法的基本步骤  38-41
    2.1.5 遗传算法的理论基础  41-46
      2.1.5.1 麻将原理  41
      2.1.5.2 模式定理  41-44
      2.1.5.3 隐含并行性  44-46
    2.1.6 遗传算法的特点  46
    2.1.7 遗传算法与其它人工智能技术的比较  46
    2.1.8 遗传算法的主要研究内容  46-47
    2.1.9 如何利用internet网络获取遗传算法资源  47-48
  2.2 遗传算法的改进  48-56
    2.2.1 新的搜索机制的引入  48-51
    2.2.2 遗传算法中各操作算子的改进  51-56
      2.2.2.1 步骤(1)的改进  52-53
      2.2.2.2 步骤(2)的改进  53-54
      2.2.2.3 步骤(3)的改进  54-56
      2.2.2.4 终止条件的判断  56
  2.3 遗传算法编码方案的研究  56-60
    2.3.1 连续化编码策略  57-59
    2.3.2 连续化编码的遗传算子  59-60
  2.4 优化算例  60-65
  2.5 本章小结  65-66
  参考文献  66-69
第三章用改进遗传算法求解非凸非线性规划和混合整数非线性规划问题  69-81
  3.1 引言  69-70
  3.2 求解非凸非线性规划问题(NLP)  70-73
    3.2.1 化工过程系统最优设计  70-71
    3.2.2 反应器网络设计  71-73
  3.3 求解非凸混合整数非线性规划问题(MINLP)  73-77
    3.3.1 过程系统最优设计  74-76
    3.3.2 过程系统最优综合  76-77
  3.4 本章小结  77-78
  参考文献  78-81
第四章工业过程换热网络的综合策略  81-110
  4.1 引言  81
  4.2 换热网络综合的超结构模型  81-89
    4.2.1 换热网络最优综合的MINLP模型  82-84
    4.2.2 换热网络最优综合的目标函数  84-89
  4.3 利用改进遗传算法最优综合换热网络的优化策略  89-95
    4.3.1 换热网络拓扑结构的表示方法  89-91
    4.3.2 换热网络综合的优化策略  91-95
  4.4 利用改进遗传算法最优综合换热网络  95-107
  4.5 本章小结  107-108
  参考文献  108-110
第五章结论与展望  110-113
  5.1 结论  110-111
  5.2 展望  111-113
致谢  113-114
作者简介  114-115

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