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遗传算法的开发及其在分壁式精馏分离工艺优化中的应用

中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-15页
    1.1 研究目的和意义第8页
    1.2 国内外研究现状第8-9页
    1.3 化工模拟技术概述第9-13页
        1.3.1 化工模拟软件第9-11页
        1.3.2 精馏节能技术第11-12页
        1.3.3 分壁式精馏塔第12-13页
    1.4 研究内容和创新点第13-15页
2 遗传优化算法的构建与应用第15-42页
    2.1 遗传算法的简介第15-17页
    2.2 遗传算法的基本原理第17-25页
        2.2.1 遗传编码第17-18页
        2.2.2 初始群体设定第18-19页
        2.2.3 适应度函数第19-22页
        2.2.4 遗传操作(genetic operation)第22-25页
    2.3 遗传算法性能评价指标第25-26页
    2.4 多目标优化问题第26-30页
        2.4.1 多目标优化的数学模型第26-27页
        2.4.2 多目标遗传的实现第27-29页
        2.4.3 多目标优化遗传算法在化工的应用第29-30页
    2.5 基于流程模拟器与遗传算法的优化方法第30-35页
        2.5.1 Aspen Plus与MATLAB集成平台的建立第31-33页
        2.5.2 基于Aspen Plus与遗传算法的优化方法第33-34页
        2.5.3 遗传算法约束条件的处理第34-35页
    2.6 遗传算法(NSGA-Ⅱ)与基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)对比第35-38页
    2.7 遗传算法(NSGA-Ⅱ)的相关参数设置讨论第38-42页
        2.7.1 种群规模第38-40页
        2.7.2 遗传代数第40-42页
3 遗传优化算法在分壁塔精馏分离BTX过程中的应用第42-50页
    3.1 建立分壁式精馏塔模型和自由度分析第43页
    3.2 遗传算法优化模型第43-44页
    3.3 目标函数的建立第44-45页
    3.4 优化变量以及取值范围第45页
    3.5 优化结果第45-48页
    3.6 遗传算法优化后的工艺与原工艺对比结果第48-49页
    3.7 本章小结第49-50页
4 遗传算法在分壁式精馏塔对恒沸物叔丁醇-水体系分离过程的模拟研究第50-59页
    4.1 目标函数第52-53页
    4.2 优化变量以及取值范围第53-54页
    4.3 约束条件及处理方法第54页
    4.4 优化计算方法第54页
    4.5 优化结果分析第54-57页
    4.6 遗传算法优化后的工艺与原工艺对比结果第57-58页
    4.7 本章小结第58-59页
5 结论以及展望第59-60页
    5.1 结论第59页
    5.2 展望第59-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-64页

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