Оптимизация параметры

Недостатком метода множителей Лагранжа является введение дополнительных переменных, которые должны быть исключены с помощью дополнительных уравнений. Если учесть, что при решении задачи комплексной оптимизации параметров адсорбционных установок число уравнений связи между оптимизируемыми параметрами велико, то станет очевидной важность этого недостатка. Кроме отмеченного для метода множителей [c.124]

Применение вычислительных машин сокращает продолжительность расчетов и позволяет решать задачи по оптимизации параметров проектирования. Стоимость теплообменных аппаратов зависит от многих факторов величины поверхности теплообмена, применяемых материалов, конструкций, рабочей температуры, давления и т. д. Так, при повышении давления с 6 до 43 ат стоимость аппарата возрастает на 60%, а с повышением температуры с 300 до 480" С — в 2 раза. Наибольшую стоимость при данной поверхности теплообмена имеют теплообменники с плавающей головкой, наименьшую — с жесткими трубными решетками. [c.269]

V стадия. Оптимизация параметров разработанной технологической схемы или выбор оптимального варианта технологической схемы химического производства. [c.188]

Четвертая стадия. Оптимизация параметров элементов и технологических потоков для сгенерированных перспективных вариантов технологической схемы, представленных в виде семантических графов. [c.143]

Этап 2. Расчет оптимальных параметров работоспособных состояний элементов, подсистем и ХТС в целом а) расчет параметров стационарных технологических режимов и б) оптимизация параметров стационарных технологических режимов. [c.148]

Оптимизация параметров стационарных технологических режимов ХТС [4, 56] —определение таких значений конструкционных и технологических параметров элементов, а также параметров технологических потоков между элементами, которые при известной технологической топологии ХТС и при ряде других технологических и физико-химических ограничений обеспечивают экстремальное значение критерия эффективности функционирования системы. [c.148]

Из задач оптимизации показателей надежности отдельных единиц оборудования, или элементов, ХТС выделим задачи оптимизации параметров конструкций оборудования с учетом показателей надежности, задачи оптимизации параметров технологических режимов оборудования с учетом показателей надежности и задачи оптимизации надежности проектных решений в условиях неопределенности исходной информации. [c.205]

Появившиеся в последнее время методы структурной оптимизации основаны на введении Рудом понятия структурной оптимизации параметров, позволяющего перейти к непрерывному описанию структуры ХТС. Введение структурных параметров значительно расширило возможности оптимизации, так как стало возможно варьирование структуры взаимодействия элементов или подсистем ХТС, но в то же время это естественно привело к увеличению числа степеней свободы и увеличению размерности задачи оптимизации ХТС. [c.180]

Основные принципы оптимизации параметров циклических адсорбционных процессов [c.9]

Параметры оптимизации. На практике оптимизация параметров адсорбционных установок проводится в несколько этапов, которые определяются режимами функционирования этих установок. Наиболее эффективна оптимизация на стадиях разработок и проектирования установок. Кроме того, задачи оптимизации возникают при необходимости соверщенствования режимов функционирования существующих установок. [c.10]

Комплексная оптимизация перспективных адсорбционных установок имеет целью выбор параметров процесса и ХТС, а также конструктивно-компоновочных параметров и характеристик аппаратов, которым соответствует минимум приведенных затрат применительно к условиям химико-технологической схемы и условий функционирования адсорбционной схемы установки. Идея комплексной оптимизации параметров циклической адсорбционной установки заключается в совместном допустимом изменении первоначальной совокупности значений комплекса взаимосвязанных параметров в таком направлении, которое дает снижение значения критерия эффективности до минимума. [c.14]

Задача оптимизации параметров адсорбционной установки может быть дана и в несколько иной формулировке найти такие значения независимых параметров связей хи Х2, л з,. .., такие значения конструктивных параметров 2ь Zз,. .., Z и такую совокупность значений дискретных параметров (признаков) конструктивно-компоновочного типа установки, для которых функция этих параметров 3 достигает минимума при соблюдении условий (1.3.11) — (1.3.15). Геометрически эту задачу можно истолковать как задачу нахождения в п- - и)-мерном пространстве точек, в которых исследуемая функция имеет минимум для каждого из Г и последующего выбора совокупности Г/, обеспечивающей получение глобального минимума функции 3. [c.16]

При практическом решении задачи оптимизации параметров циклической адсорбционной установки очень часто оказывается целесообразным деление расчетов на две части. В первой части осуществляется определение оптимальных значений непрерывно изменяющихся параметров адсорбционного процесса для заданных характерных условий, обобщенно охватывающих отдельные случаи применения установки. Во второй части решения задачи определяется оптимальный вид адсорбционной установки, т. е. выбираются состав, конструктивно-компоновочные формы аппаратов из нескольких перспективных их вариантов, а также оптимизируются другие дискретно изменяющиеся параметры. [c.16]

До сих пор рассматривалась задача оптимизации параметров процессов, технологической схемы адсорбционной установки при детерминированном задании показателей и характеристик внешних и внутренних учитываемых факторов. Между тем задачу комплексной оптимизации в общем виде необходимо рассматривать при недетерминированном задании исходной информации, что существенно усложняет постановку задачи и ее решение. Сочетание ряда особенностей и свойств стадий процесса оптимизации со свойствами и принятыми формами учета исходной информации определяет достаточно широкий диапазон возможных постановок задачи оптимизации адсорбционных [c.17]

Все указанные недостатки приводят к выводу о том, что использование классического метода определения экстремумов функции многих переменных для решения задач оптимизации параметров адсорбционных установок или отдельных элементов является неэффективным, поскольку 1) оно сводит первоначально поставленную задачу отыскания экстремума к таким вторичным задачам, которые оказываются не проще исходной, а зачастую и сложнее 2) при этом возникает необходимость в значительном изменении условий постановки адсорбционной задачи, искажающем ее сущность. [c.124]

Следующим методом слепого поиска, который может быть применен в процессе оптимизации параметров адсорбционных установок и их отдельных элементов для решения нелинейных экстремальных, многофакторных задач является метод статистических испытаний (метод Монте-Карло). Сущность этого метода заключается в том, что решение аналитической задачи заменяется моделированием некоторого случайного процесса. Его вероятностная характеристика, например вероятность определенного события или математического ожидания некоторой величины, имеет тесную связь с возможным решением исходной аналитической задачи. При использовании указанного метода необходимо большое число раз моделировать соответствующий случайный процесс и определять путем статистической обработки значение искомой характеристики — вероятности или математического ожидания. Поэтому метод статистических испытаний требует выполнения огромной вычислительной работы. [c.126]

Следует заметить, что в инженерных задачах оптимизации параметров адсорбционных установок, при постановке которых широко используются предшествующий опыт и знания о близких по типу установках, практически не бывает случаев, когда исходная точка отстоит от точки оптимума на очень большие расстояния. [c.136]

Приведенный перечень и краткая характеристика групп дискретных параметров показывают, что вторая часть задачи оптимизации параметров и профиля адсорбционных установок — оптимизация дискретно изменяющихся параметров — очень сложна. [c.145]

Путем изучения кинетических закономерностей составляют математические модели отдельных стадий и в целом процессов производства и облагораживания нефтяного углерода, которые затем можно использовать для расчетно-теоретической оптимизации параметров при проектировании и управлении процессами. Различают статистические модели, составляемые на основе обобщения опыта работы промышленных установок или с помощью метода активного эксперимента, и математические модели, которые основаны на кинетических закономерностях процесса. Алгоритмы управления процессами производства и облагораживания нефтяного углерода базируются на их математической модели и включают дополнительно ряд эмпирических зависимостей, полученных статистической обработкой показателей работы промышленных установок. [c.263]

По указанной причине задачи оптимизации параметров адсорбционных установок следует относить к классу задач невы- [c.152]

Появлению дополнительных локальных минимумов в общей задаче оптимизации параметров, технологической схемы и профиля оборудования адсорбционной установки способствует также наличие большой группы дискретно изменяющихся параметров, характеризующих вид технологической схемы, типы конструкций оборудования, используемые материалы и т. п. [c.153]

Формирование представительного множества условий создания и функционирования адсорбционной установки. Выбор способа получения набора сочетаний исходных данных, достаточно представительно и адекватно описывающего условия создания и функционирования адсорбционной установки, имеет исключительно важное значение для правильного решения задачи оптимизации параметров установки. С другой стороны, трудность построения представительного набора совокупностей исходных данных особенно велика в условиях неопределенности, когда имеется лишь приближенная количественная информация о внешних и внутренних связях установки. При определении числа возможных совокупностей случайных величин необходимо учитывать также ограничения, накладываемые вычислительными возможностями ЭВМ. В этой ситуации необходимо максимально использовать полученные на основании предшествующего опыта интуитивные знания о вероятностных свойствах показателей адсорбционных установок, т. е. о характере случайных колебаний и взаимозависимостей значений различных исходных показателей. [c.160]

Повышение селективности процессов за счет оптимизации параметров, выбора аппаратуры и подбора высокоселективных катализаторов. [c.243]

Оптимизация параметров н точности КСП [c.30]

В 60 —70-е годы в результате непрерывного совершенствования технологии и катализаторов (переход к хлорированным алю — моплатиновым, разработка биметаллических платино-рениевых, затем полиметаллических высокоактивных, селективных и стабильных катализаторов), оптимизации параметров и ужесточения режима (по ижение рабочих давлений и повышения температуры в реакторах) появились и внедрялись высокопроизводительные и более эффективные процессы платформинга различных поколений со ста1ДИонарным слоем катализатора. [c.191]

IV. Оптимизация параметров элементов и технологической топологии ХТС (мак-ро- и микропроектнрова-ние ХТС) [c.58]

Задача определения оптимального значения КЭ синтезируемой ХТС по выражению (IV,8) представляет собой типичную двухуровневую задачу оптимизации, включающую задачу внутренней оптимизации и задачу внешней оптимизации . Задача внутренней оптимизации выражения (IV,8), или задача оптимизации параметров ХТС, состоит в определении значений переменных декомпозиции Т, при которых суммарная величина оптимальных значений критериев эффективности подсистем и г1зп имеет оптимум. [c.147]

Задачей заключительной V стадии адаптационно-эволюционного метода являются оптимизация параметров технологической схемы, разработанной в результате выполнения предыдущих ста -дий метода, или выбор оптимального варианта из возможных альтернатив с использованием методов оптимизации сложных ХТС, разработанных в настоящее время. [c.203]

Классификация методов. Для решений сформулированной в гл. 1 задачи комплексной оптимизации параметров и профиля адсорбционных установок или отдельных ее частей и элементов при однозначно (детерминированно) заданных значениях влияющих факторов могут быть применены многие из известных математических методов поиска экстремума функции многих переменных [49, 50]. Однако при практической их реализации на ЭВМ возникают серьезные вычислительные трудности. Некоторые простейшие, широко известные методы минимизации обычно совершенно непригодны для решения реальных задач. Поэтому проблема выбора наиболее целесообразного метода решения задачи поиска минимума сложной функции из числа существующих имеет большое значение. [c.121]

Применение рассматриваемого метода целесообразно для оптимизации параметров элементов и групп элементов оборудования адсорбционных установок, имеющих относительно небольшое число независимых параметров и варьируемых внешних факторов — не выше 6—7 для ЭВМ среднего класса. При использовании ЭВМ с быстродействием в несколько миллионов операций в секунду (типа БЭСМ-6) область применения этого метода может быть расширена. [c.126]

Как было указано выше, полную задачу оптимизации параметров и профиля адсорбционной установки целесообразно делить на две части. В первой части осуществляется определение оптимальных значений непрерывно изменяющихся параметров адсорбционной установки данного типа. Во второй части решения задачи определяется оптимальный тип установки, т. е. выбираются состав оборудования, конструктивно-компоновочные решения для элементов оборудования и агрегатов, а также наивыгод-нейший вид тепловой схемы установки. [c.144]

Оптимизация вида адсорбционной схемы. Технологические схемы адсорбционных установок с оптимальными свойствами могут быть синтезированы путем последовательного применения методов нелинейного программирования для множества технологических графов, отображающих различные структурные состояния технологической схемы адсорбционной установки. Эта наиболее общая задача оптимизации адсорбционной установки должна решаться с учетом как иерархической взаимосвязи между подзадачами оптимизации параметров элементов оборудования, агрегатов и установки в целом, так и алгоритмических особенностей оптимизации непрерывно и дискретно изменяющихся параметров. Соответственио в методике решения задачи синтеза оптимальных схем адсорбционных установок должны быть итерационно взаимосвязаны алгоритм нелинейного математического программирования, принятый для оптимизации непрерывно изменяющихся концентрационных, термодинамических и расходных параметров установки алгоритм дискретного нелинейного программирования, с помощью которого осуществляется оптимизация дискретно изменяющихся конструктивно-компо-новочных параметров элементов оборудования и агрегатов установки алгоритм оптимизации вида технологической схемы установки с учетом технических и структурных ограничений. [c.149]

Определенную направленность в процессе поиска абсолютного минимума функции 3 обеспечивает применение метода оврагов . Сущность этого метода заключается в использовании информации о минимизируемой функции для выбора положения новой начальной (исходной) точки после получения нескольких (не менее двух) локальных минимумов. Процесс поиска локального минимума при этом осуществляется одним из обычных методов, например градиентным. Реализуется метод оврагов следующим образом. Все оптимизируемые параметры разбиваются на две группы к первой относятся те параметры, изменение которых существенно влияет на измененне функции цели, ко второй— те, варьирование которых ненамного изменяет значение 3. Такое разбиение должно производиться либо заранее, либо в процессе поиска. В методе оврагов локальные уменьшения функции цели за счет оптимизации параметров первой группы [c.154]

Приведенный обзор подтверждает, что уровень разработанности методов поиска абсолютного экстремума в многоэкстремальных задачах позволяет ориентироваться на практическое использование только приближенных методов. Некоторая компенсация этого недостатка и получение достаточно точных для инженерных целей результатов возможны за счет увеличения знаний о свойствах решаемой задачи. В связи с этим при решении задач оптимизации параметров и профиля адсорбционных установок необходимо проводить всестороннее и неоднократное изучение характера изменения минимизируемой функции и функций ограничения. Для исследования области оптимальных решений разработан и реализован на ЭВМ подход, базирующийся на использовании метода двупараметрических сечений. В результате таких исследований получаем сведения о структуре допустимой области изменения параметров, о местах, подозреваемых на оптимум, и т. п. Все это позволяет достаточно обоснованно установить рациональную организацию процесса спуска, в частности [c.155]

Особенно актуальна данная задача при совместном проектиро--вании ХТС и АСУТП. Разработка АСУ требует оптимизации параметров переходных процессов в элементах ХТС с учетом их взаимного влияния. [c.177]

Как уже было отмечено, при синтезе алгоритмов стабилизации было применено численное моделирование системы в целом с одновременным применением метода Розенброка для определения оптимальных параметров в алгоритмах стабилизации. Для ограничения времени, необходимого для расчетов на вычислительной машине, математическая модель реактора была упрощена. При упрощении мы исходили из полной метаматической модели реактора в виде системы дифференциальных уравнений в частных производных [215], которая решалась на ЭВМ. Затем численные решения были аппроксимированы в форме последовательного соединения нелинейной статической модели и линейной динамической модели (рис. IX.10). Аппроксимированная модель была использована при оптимизации параметров алгоритмов стабилизации. [c.366]

Аниканов С. Г. Оптимизация параметров установки для очистки рабочих жидкостей в условиях эксплуатации строителы1ых машин. Автореф. дисс. канд. техн. наук. Л. ЛИСИ. 1980. [c.110]

В преллагаемой читателю монографии освещены вопросы оценки технологичности, функционального анализа и оптимизации параметров технического состоянил печных агрегатов содового производства. Описан, разработанный авторами комплекс технологического воздействия, реализованный в виде технологической системы в блочно-модульном исполнении. [c.3]

Метод математического моделирования конструкторской точности КСП использовался для изучения структуры и функционирования, прогнозиров., ия, оптимизации параметров и точности базовых деталей, теоретическое и экспериментальное исследование которых традиционными методами невозможно. Он включал [c.31]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология