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基于模糊理论的化工过程多目标优化集成研究

摘要第1-10页
ABSTRACT第10-12页
1导论第12-25页
   ·化学工业的现状第12-14页
     ·环境问题第12页
     ·资源问题第12-14页
   ·化学工业的发展趋势第14-16页
   ·可持续发展与清洁生产概述第16-17页
     ·可持续发展第16页
     ·清洁生产第16-17页
   ·责任关怀制度概述第17页
   ·论文的选题背景和主要研究内容第17-23页
     ·论文选题的背景和意义第18-20页
     ·论文主要研究内容第20-23页
 参考文献第23-25页
2化工过程清洁生产研究综述第25-39页
   ·经济目标第25页
   ·环境影响目标第25-27页
   ·清洁生产与化工过程优化第27-29页
     ·过程系统综合与清洁生产第27-28页
     ·过程系统集成第28-29页
   ·清洁生产集成策略第29-33页
     ·夹点分析法第29-30页
     ·层次分析法第30-31页
     ·人工智能技术第31页
     ·模拟分析法第31-32页
     ·数学规划法第32-33页
   ·化工过程的可操作性和化工过程优化第33-35页
     ·过程安全性第33-34页
     ·过程装置可靠性第34-35页
   ·本章小节第35页
 参考文献第35-39页
3基于模糊理论的化工过程多目标优化集成策略第39-64页
   ·化工过程优化目标的确定第39页
   ·优化目标的数学描述第39-54页
     ·经济性目标第39-40页
     ·环境影响评价-基于多目标模糊优选理论的化合物环境影响指数的研究第40-50页
     ·化工过程安全性评价第50-51页
     ·过程装置可靠性评价第51-54页
   ·化工过程多目标优化集成策略第54-55页
   ·模糊理论应用于化工过程多目标优化第55-56页
   ·基于模糊理论的化工过程多目标优化总体框架第56-60页
     ·过程系统综合第58-59页
     ·建立超结构第59页
     ·MINLP求解第59-60页
   ·本章小结第60-61页
 参考文献第61-64页
4模糊决策分析法确定优化目标优先度的研究第64-73页
   ·模糊决策分析法确定目标优先度第65-68页
     ·模糊决策分析法确定目标优先度的基本过程第65-66页
     ·定性系统相对隶属度的确定第66-67页
     ·定性系统目标权重的确定第67-68页
     ·决策集相对优属度的确定第68页
   ·化工过程优化目标优先度的计算第68-71页
     ·优化目标第68页
     ·建立决策系统模型第68-69页
     ·目标权重和相对隶属度的计算第69-70页
     ·优化目标优先度的确定第70页
     ·结果分析与讨论第70-71页
   ·本章小结第71-72页
 参考文献第72-73页
5基于相对优属度的多目标模糊优化方法的研究第73-82页
   ·引言第73-74页
   ·多目标优化方法简介第74-75页
   ·基于相对优属度的多目标模糊优化方法第75-80页
     ·相对优属度的优越性第76页
     ·基于相对优属度的多目标模糊优化策略基本步骤第76-77页
     ·MO-O模型转换策略第77-80页
   ·本章小结第80-81页
 参考文献第81-82页
6基于模糊算子的稳态非劣排序遗传算法第82-102页
   ·多目标遗传算法的研究及应用现状第82-85页
     ·遗传算法概述第82-84页
     ·多目标遗传算法的研究及应用现状第84-85页
   ·稳态非劣排序遗传算法简述第85-88页
   ·基于模糊算子的稳态非劣排序遗传算法第88-91页
     ·模糊处理约束问题第88-90页
     ·前期处理劣个体第90-91页
   ·算法文件的总体结构第91页
   ·基于模糊算子的稳态非劣排序遗传算法的综合性能测试第91-98页
   ·本章小结第98-100页
 参考文献第100-102页
7化工过程多目标优化实例研究第102-117页
   ·合成氨和尿素工艺凝液处理系统简介第102页
   ·多目标优化问题的确定第102-113页
     ·设计备选方案第102-106页
     ·确定优化目标第106页
     ·确定决策变量第106-107页
     ·构建超结构第107-108页
     ·建立优化模型第108-112页
     ·过程约束第112-113页
   ·多目标优化模型的求解第113-114页
     ·优化目标理想值的确定第113页
     ·优化目标偏差的相对优属度表达第113页
     ·将MO-O模型转化为SO-O模型第113-114页
     ·遗传算法求解SO-O模型第114页
   ·确定满意解第114-116页
   ·本章小结第116-117页
参考文献第117-118页
结论与展望第118-120页
论文创新点摘要第120-121页
致谢第121-122页
个人情况简介第122-125页

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