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基于Aspen Plus和遗传算法的热工流程优化研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-16页
    1.1 课题研究的背景及意义第9-11页
    1.2 研究现状第11-13页
        1.2.1 优化思路相关文献的介绍第11-12页
        1.2.2 管壳式换热器的建模和优化第12-13页
        1.2.3 溴化锂吸收式制冷的建模和优化第13页
        1.2.4 整体煤气化燃气蒸汽联合循环的建模和优化第13页
    1.3 本文研究的主要内容和方法第13-16页
2 优化方法介绍和正确性验证第16-36页
    2.1 单目标遗传算法第16-19页
        2.1.1 编码模式第16页
        2.1.2 排序模式第16-17页
        2.1.3 选择模式第17页
        2.1.4 交叉模式第17页
        2.1.5 变异模式第17页
        2.1.6 精英模式第17-19页
        2.1.7 终止准则第19页
    2.2 ActiveX接口的利用第19-21页
        2.2.1 Aspen Plus数据写入方法第20页
        2.2.2 控制Aspen Plus运行第20-21页
        2.2.3 读取Aspen Plus运行结果第21页
    2.3 单目标遗传算法正确性验证第21-26页
        2.3.1 模型介绍第21-22页
        2.3.2 计算结果第22-26页
    2.4 限制条件的处理方法第26页
    2.5 多种类型决策变量的处理方法第26-27页
    2.6 多目标遗传算法第27-29页
        2.6.1 非支配排序第27-28页
        2.6.2 拥挤距离第28页
        2.6.3 精英化第28页
        2.6.4 程序细节改动第28-29页
    2.7 多目标遗传算法正确性验证第29-35页
        2.7.1 两目标函数算例第29-33页
        2.7.2 三目标函数算例第33-35页
    2.8 本章小结第35-36页
3 热工流程的优化算例第36-66页
    3.1 管壳式换热器的设计优化第36-46页
        3.1.1 模型介绍第36-37页
        3.1.2 优化思路第37-39页
        3.1.3 优化结果第39-46页
    3.2 溴化锂吸收式制冷参数优化算例第46-53页
        3.2.1 模型介绍第46-47页
        3.2.2 优化思路第47-49页
        3.2.3 优化结果第49-53页
    3.3 IGCC参数优化算例第53-65页
        3.3.1 模型介绍第53-55页
        3.3.2 优化思路第55-59页
        3.3.3 优化结果第59-65页
    3.4 本章小结第65-66页
4 通用性优化工作表开发第66-72页
    4.1 实现通用性的方法第66-67页
        4.1.1 Excel数据读取方法第67页
        4.1.2 Excel数据写入方法第67页
    4.2 数据输入示例和说明第67-70页
    4.3 结果输出示例和说明第70-72页
结论第72-73页
研究展望第73-76页
参考文献第76-79页
致谢第79-80页

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