Алгоритм оптимизации

В настоящей главе изложены методические основы экономического расчета промышленного теплообменного оборудования. Приведен список критериев оптимальности. Систематизированы, формализованы и обобщены методы расчета капитальных вложений и эксплуатационных расходов с дифференциацией по видам оптимизирующих расчетов. Предложенные методы и структуры экономических расчетов использованы в различных алгоритмах оптимизации теплообменников и прошли промышленную апробацию. Эти методы и структуры являются основой синтеза универсальных алгоритмов экономического расчета теплообменной аппаратуры. [c.263]

Метод многоуровневой оптимизации позволяет провести декомпозицию большой задачи оптимизации на последовательность более мелких задач оптимизации. В основном метод осуществляется на двух уровнях. На первом уровне подсистемы (элементы) ХТС опти-мизирзтот независимо друг от друга. Второй уровень служит для согласования первых уровней оптимизации с целью достижения общего оптимума системы. Если оптимизация подсистемы ХТС сама выполняется посредством двухуровневого алгоритма, полный алгоритм оптимизации имеет многоуровневую иерархическую деревовидную структуру. [c.313]

При решении задач оптимизации нестационарного состояния катализатора принцип максимума лишь в редких случаях допускает аналитическое решение. Иногда удается показать, что х, являющийся решением задачи (7.1)—(7.4), не удовлетворяет необходимым условиям оптимальности, что означает [61]. Чаще всего необходимые условия оптимальности позволяют лишь качественно характеризовать оптимальное решение и (или) построить численные алгоритмы оптимизации. Для этого используют методы. [c.289]

Рис. IX.4. Алгоритм оптимизации цепочки реакторов идеального смешения.

АЛГОРИТМЫ ОПТИМИЗАЦИИ ТЕПЛООБМЕННИКОВ И ИХ ПРОМЫШЛЕННАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ [c.293]

В главе И отмечалось, что решение задач высокой размерности методами классического анализа сопряжено с определенными трудностями, вызванными необходимостью решения систем обычно нелинейных уравнений высокого порядка. Вместе с тем, существуют процессы высокой размерности, свойства которых позволяют так построить алгоритм оптимизации, что размерность процесса уже не служит камнем преткновения при его оптимизации. [c.244]

Модификация универсальной структуры в виде структуры расчета площади пар элементов опубликована в [44, 47, 55]. Модификация универсальной структуры в виде структуры расчета числа одинаковых элементов в ряду использована в различных алгоритмах оптимизации теплообменников и опубликована в виде БС —/ [44, 47, 55). Эта структура показана на рис. 55. В ней исключен расчет Фээ, а два уравнения Пр сведены в одно, общее прн Пп = О и Пп = 1 [c.184]

В настоящей главе рассмотрен ряд методов поиска экстремума целевой функции, использованных в различных алгоритмах оптимизации теплообменных аппаратов метод случайного поиска, методы сеток и спуска, метод Гаусса — Зейделя, метод независимого спуска с ранжированием переменных (предложен автором). Разработаны структуры, реализующие эти методы. Проведено сопоставление методов по их алгоритмической сложности. Показаны преимущества предложенного автором метода при оптимизации сложных целевых функций многих пере менных. Приведенные в главе структуры поиска экстремума являются обязательным элементом любых алгоритмов оптимизации теплообменников (см. главу 3). Они служат исходными данными при синтезе систем оптимизации промышленного теплообменного оборудования. [c.280]

АЛГОРИТМЫ ОПТИМИЗАЦИИ ТЕПЛООБМЕННИКОВ [c.294]

Структуру БС—Рк можно еще более обобщить, если в нее добавить новые БС —Мр для других типов комплексов с помощью проверок Про, Прв (ио аналогии с нижними блоками левого ряда на рис. 64). При этом структура расчета fк принципиально остается неизменной. Она реализована в ряде алгоритмов оптимизации теплообменников. [c.198]

Описанные в главе 9 методы расчета теплопроводности ребристых поверхностей использованы при разработке алгоритмов оптимизации воздухоохладителей малых холодильных установок и испарителей морозильных камер. [c.230]

Изложенные в главе методы экономического расчета теплообменников использованы в большинстве алгоритмов оптимизаций, описанных в главе 13, а также в более новых алгоритмах оптимизации аппаратов основных конструкций, производимых Минхиммашем. [c.279]

Для выбора исходной точки поиска экстремума различными методами удобно применять случайный поиск. Структура поиска экстремума дан. ным методом представлена На рис. 82. Метод использован в алгоритме оптимизации систем охлаждения шахтного воздуха [66]. [c.281]

На рис. 83 изображена структура поиска минимума целевой функции методом сеток при условии, что целевая функция П (хи Х2,. .., X,) имеет акв независимых переменных. Структура поиска очень проста и поэтому здесь не приводится. Она многократно использована в большинстве алгоритмов оптимизации промышленных теплообменников [43, 44, 55, 58 и др.]. [c.282]

Возможен другой вариант комбинации методов область определения х,- функции П разбивается сеткой, и из узлов ее производятся спуски, запоминается минимум. Здесь Дх, уменьшается вдвое и из узлов новой сетки опять производятся спуски. Процедура повторяется вплоть до достижения требуемой точности ДП поиска минимума. Описанные комбинации методов сеток и спуска использованы в алгоритмах оптимизации кожухотрубчатых аппаратов и аппаратов труба з трубе [61, 84]. [c.284]

С 1967 по 1973 г. разработан 21 крупный алгоритм оптимизации теплообменников и ряд типовых структур (табл. 23). Алгоритмы по приложению и видам расчета можно разделить на девять групп [76[. [c.295]

Каневец Г. ., Клименко А. П., Рябченко И. П. и др. Типовые алгоритмы оптимизации кожухотрубчатых нормализованных теплообменных аппаратов.—Киев Наук. думка, 1971.-36 с. [c.340]

Методы и алгоритмы оптимизации аппаратурного оформления [c.248]

Алгоритм оптимизации маршрутов состоит из следующих эт шов [c.293]

Алгоритмы оптимизации химико-технологических процессов, 1978. [c.2]

Иногда физико-химические данные о технологических процессах настолько неточны, что создание точных модулей вообще не имеет смысла. Модули, которые часто используются при проектировании различных ХТС, должны быть построены таким образом, чтобы для вычислительных операций при их расчете требовалась минимальное машинное время. Для этой цели необходимо использовать алгоритмы оптимизации стратегии решения символических математических моделей ХТС, основанные на применении двудольных информационных графов. [c.60]

Алгоритм оптимизации ХТС с помощью методов первого порядка сводится к выполнению следующих шагов [54] задается начальное приближение по варьируемым переменным рассчитывается схема (решаются уравнения основного процесса) определяются частные производные (или решаются уравнения сопряженного процесса) с помощью некоторого метода спуска вычисляется новое приближение, проверяются критерии сходимости, а в случав их невыполнения осуществляется возврат ко второму шагу. [c.143]

Рассмотренные ранее принципы математического моделирования и алгоритмы оптимизации стратегии исследования ХТС являются теоретической базой для разработки специальных программ математического моделирования их с помощью ЦВМ. [c.324]

Основная исполнительная подпрограмма специальных программ моделирования ХТС — это совокупность нескольких стандартных подпрограмм, которые контролируют выполнение всех операций моделирования и оптимизации системы осуществляют декомпозицию ХТС на строго соподчиненные подсистемы определяют оптимальный порядок расчета элементов в многоконтурных ХТС с минимальным числом нараметров особых технологических потоков устанавливают оптимальный порядок расчета уравнений, образующих математическое описание модулей. Для разработки основных исполнительных подпрограмм применяют алгоритмы оптимизации стратегии исследования ХТС на основе топологических моделей, подробно рассмотренные в главе V. [c.328]

Таким образом, двухуровневый характер самой ХТС порождает двухуровневый характер критериев оценки эффективности ее функционирования и, как следствие этого, двухуровневую структуру самих алгоритмов оптимизаций ХТС (методы блоков В и С). [c.186]

Если структура функционала (2.1) фиксирована и фо])ма оператора Ф выбрана заранее (например, в виде уравнения регрессии, дифференциального оператора, булевой функции и т. д.), то решение указанной проблемы реализуется обычными методами оптимизации. При этом используется либо аналитический, либо алгоритмический путь решения. Аналитический путь приводит к явному формульному решению задачи, однако возможности его весьма ограниченны. Алгоритмические методы не дают компактного формульного решения задач, а лишь указывают алгоритм, реализация которого приводит к решению. Последние обеспечивают не столько решение, сколько способ его нахождения с помощью рекуррентных итеративных процедур, составляющих основу так называемых регулярных алгоритмов оптимизации. Ука- [c.82]

Регулярный алгоритм оптимизации. Показатель качества решения задачи представляется в виде условного математического ожидания [c.83]

Алгоритм оптимизации (2.4), записанный в рекуррентной форме, можно представить в разностной форме [c.84]

Таким образом, регулярный алгоритм оптимизации можно представить в трех формах рекуррентной, разностной и суммарной. Блок-схема алгоритма реализуется как дискретная система с обратной связью (см. рис. 2.1) [4]. [c.84]

Задача выбора оптимального варианта решалась на базе СКДИ ADAR с использованием алгоритма оптимизации с учетом факторов неопределенности [31, 32]. Как уже упоминалось, СКДИ ADAR является многоцелевым программным комплексом интеллектуального типа, предоставляющим исследователю достаточно широкие возможности. При решении задачи использовались все основные прикладные подсистемы СКДИ 1) база данных по физико-химическим свойствам индивидуальных веществ и их смесей (БФХС) 2) база данных по моделирующим блокам (БМВ) 3) автоматизированная подсистема подготовки исходной информации 4) подсистемы технологического и 5) конструкционного проектирования. [c.275]

В заключение отметим, что приведенные здесь уравнения и структуры использованы в большинстве описанных в главе 13 алгоритмов, а также более новых и совершенных алгоритмах оптимизации кожухотрубчатых, пластинчатых, витых теплообменников, аппаратов воздушного охлаждения и труба в трубе , разработанных в последние годы Институтом газа АН УССР (г. Киев) при участии Уфимского филиала ВНИИНефтемаш и других организаций. [c.90]

Следовательно, предложенные в главах 6—8 методы расчета теплопередачи в элементарных схемах тока, рядах и комплексах аппаратов положены в основы единой системы теплового расчета теплообменников и использованы в современных алгоритмах оптимизации теплообменных аппаратов кожухотрубчатых (шифр ОКТА), витых (шифр ОВТА), пластинчатых (шифр ОПТА), воздушного охлаждения (шифр ОАВО), труба в трубе (шифр ОТТТ). Эти алгоритмы разработаны в Институте газа АН УССР (г. Киев) при участии Уфимского филиала ВНИИНефтемаш и других организаций. [c.213]

В заключение отметим, что определение цены аппаратов Ка является наиболее сложной, громоздкой составляющей экономических расчетов теплообменников. Предложенные здесь уравненйя и структуры расчета Ка и Цс использованы в ряде алгоритмов оптимизации промышленных теплообменников и описаны в работах (44, с. 13, 14, 67, 72—74, 132, 133 и др. 47, с. 9—10 55, с. 115—120 84, с. 223—228 и др.]. [c.274]

Первая группа алгоритмы проектной оптимизации кожухотрубчатых аппаратов. В 1968 г. разработано три крупных алгоритма оптимизации нормализованных кожухотрубчатых теплообменников нагревателей и охладителей жидкостей и газов, шифр РОКНО (см. табл. 23, Na 1) конденсаторов, шифр РОКК (№ 2) испарителей-конденсаторов, шифр РОИК (№ 3). [c.295]

Шестая группа алгоритмы оптимизации аппаратов предельной производительности. Это алгоритм расчета оптимальных витых конденсаторов-испарителей максимально возможной единичной производительности, шифр РОКИМВЕП (табл. 23, № 15) [69, 73], и аналогичный алгоритм для кожухотрубчатых аппаратов, шифр РОККИБП (№ 16). Они относятся к задаче ОТАПП, реализованы впервые и имеют специфичную структуру организации расчета (см. рис. 12). [c.299]

Седьмая группа алгоритмы оптимизации систем охлаждения шахтного воздуха. Это комплекс алгоритмов, включающий компилирующий алгоритм оптимизации системы охлаждения в целом, шифр ОРШВУ (см. табл. 23, № 17) [66], алгоритмы оптимизации нестандартных кожухотрубчатых теплообменников высокого дав-ле ния, шифр ОРТВД (№ 18) [64] алгоритм оптимизации шахтных воздухоохладителей, шифр ОРШВО (№ 19) [43] алгоритм проектной оптимизации обвязки изолированных трубопроводов, шифр ОРИТ (№ 20) [63]. [c.299]

Эти первые попытки синтеза алгоритмов мы рассматриваем как пробные. В главах 3,5—8 описаны типовые структуры, необходимые для синтеза алгоритмов в целом и их элементов. Достаточно полное и качественное решение задачи синтеза алгоритмов оптимизации теплооГ менников—дело ближайшего будущего. Ее реализация требует приложения труда большого числа специалистов в течение нескольких лет, объединения усилий нескольких организаций. [c.300]

Необходимо создать достаточно простые в реализации приближенные методы и алгоритмы прогнозной оптимизации технологических, энергетических и транспортных установок в целом для прогнозирования путей развития режимных параметров и конструктивных характеристик систем теплообменников и отдельных аппаратов. Работу следует проводить, не ожидая появления совершенных алгоритмов оптимизации установок. Так, создание сложных алгоритмов, адекватных реальным об ьектам и по точности равнозначных алгоритмам оптимизации отдельных аппаратов, — дело чрезвычайно длительное и трудоемкое. На наш взгляд, иелесос бразно проводить исследования параллельно в обоих напранлениях вплоть до их слияния. [c.320]

Вероятностно-статистический метод оптимизации проектных решений для значений конструкционных и технологических параметров элементов (аппаратов) ХТС, когда некоторые параметры математических моделей элементов представляют собой случайные величины, изложен в статьях [226, 245]. На основе вороятностно-статистического метода предложен алгоритм оптимизации проектной надежности теплоотменного аппарата (ТА), позволяющий определить оптимальную величину запаса для поверхности теплообмена на стадии проектирования при любых значениях коэффициента теплопередачи внутри некоторой области его стохастического изменения и при соблюдении заданных ограничений на технологические и (или) технико-экономические параметры ТА [246]. При проектировании ТА в условиях неопределенности исходной информации необходимо учитывать следующие факторы (см. раздел 4.8.4), влияющие на значения коэффициента теплопередачи ТА 1) изменения расходов содержания примесей, температур и параметров физических свойств потоков в трубном и межтрубном пространствах, температур стенки и температурного профиля поверхности теп- [c.236]

Важным вопросом является выбор соответствующего алгоритма оптимизации, поскольку обычно задача синтеза характеризуется многомерностью, мультимодальностью (многоэкстремально- [c.603]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология