化学工业与工程
化學工業與工程
화학공업여공정
CHEMICAL INDUSTRY AND ENGINEERING
2008年
1期
52-55
,共4页
宋海华%宋高鹏%宋静%宋富财
宋海華%宋高鵬%宋靜%宋富財
송해화%송고붕%송정%송부재
人工神经网络%多目标遗传算法%反应精馏%优化
人工神經網絡%多目標遺傳算法%反應精餾%優化
인공신경망락%다목표유전산법%반응정류%우화
反应精馏是反应与精馏的复合过程,因其具有选择性强、投资少、能耗低等优点而受到研究者们的广泛关注,并且在工业生产中得到广泛的应用.利用人工神经网络(ANN)模型来模拟反应精馏过程.在建立ANN模型时,首先用ASPEN软件模拟计算出多组数据以弥补实验数据不多的不足,并在此基础上用多目标遗传算法(GA)进行操作条件的优化.优化结果表明,多目标遗传算法结合ANN对反应精馏进行优化是可行的,而且具有很高的精度.以合成乙酸乙酯的反应精馏过程为例说明上述模拟和优化方法.
反應精餾是反應與精餾的複閤過程,因其具有選擇性彊、投資少、能耗低等優點而受到研究者們的廣汎關註,併且在工業生產中得到廣汎的應用.利用人工神經網絡(ANN)模型來模擬反應精餾過程.在建立ANN模型時,首先用ASPEN軟件模擬計算齣多組數據以瀰補實驗數據不多的不足,併在此基礎上用多目標遺傳算法(GA)進行操作條件的優化.優化結果錶明,多目標遺傳算法結閤ANN對反應精餾進行優化是可行的,而且具有很高的精度.以閤成乙痠乙酯的反應精餾過程為例說明上述模擬和優化方法.
반응정류시반응여정류적복합과정,인기구유선택성강、투자소、능모저등우점이수도연구자문적엄범관주,병차재공업생산중득도엄범적응용.이용인공신경망락(ANN)모형래모의반응정류과정.재건립ANN모형시,수선용ASPEN연건모의계산출다조수거이미보실험수거불다적불족,병재차기출상용다목표유전산법(GA)진행조작조건적우화.우화결과표명,다목표유전산법결합ANN대반응정류진행우화시가행적,이차구유흔고적정도.이합성을산을지적반응정류과정위례설명상술모의화우화방법.
