Переменные оптимизируемые

По учету значащих факторов (по числу и составу независимых переменных) оптимизирующие расчеты подразделяются на следующие [c.33]

Оставшиеся после вычеркивания вершин и выходящих дуг неориентированные ребра смешанного ИПМ соответствуют свободным информационным переменным — оптимизирующим переменным ХТС, т. е. представляют собой источники преобразованного ИПМ. [c.250]

По ходу динамического программирования ключевое значение получает состояние 5 главного потока, входящего в отдельный элемент процесса, так как оно определяет оптимальное значение технологической переменной базовой системы ступени и состояние главного потока на выходе. Таким образом, при динамическом программировании в базовую систему элемента процесса не будут входить переменные целевой функции (в примере программирования работы компрессора — значения и и ), а будут приняты те переменные, которые характеризуют состояние главного потока (в примере с компрессором — значения давленип Р2 и Рз). Это изменение создает большие преимущества для расчета. Представленная на рис. 15-19 первоначальная задача состоит в том, чтобы одновременно оптимизировать единую целевую функцию с Р переменными [c.346]

Учет факторов неопределенности информации вносит дополнительные сложности и в без того весьма трудоемкую задачу оптимального проектного расчета промышленного агрегата. В этом случае требуется выполнять значительно большее число расчетов (моделирований) системы при различных сочетаниях значений оптимизирующих переменных, поскольку критерий оптимизации должен вычисляться не для фиксированных в точке параметров, а для целой области делокализованных значений пере- [c.272]

По результатам проведенного анализа на основе оценки параметрической чувствительности критерия оптимальности (приведенных затрат на производство) к изменению параметров режима функционирования агрегата, технологических соображений и возможностей управления был определен качественный состав оптимизирующих переменных. Для каждого из неопределенных па- [c.273]

В качестве исходного варианта для оптимизации был взят агрегат с тремя слоями контактной массы [29]. При этом использовались следующие основные оптимизирующие переменные температуры газа на входе в слой контактной массы концентрация диоксида серы на входе в контактно-абсорбционное отделение объемы слоев контактной массы площади поверхности теплообменной аппаратуры. [c.274]

Прн анализе результатов оптимизирующих расчетов представляет интерес исследование влияния независимых переменных на показатель оптимальности П, направление и степень изменения основных тепловых, гидравлических, конструктивных и экономических величин. Текущие значения независимых переменных Х1, показателя оптимальности П (х,-) исследуемых величин 2/ (х1) можно представить в виде безразмерных симплексов [c.302]

Когда транспортирование вещества осуществляется насоса-мн, то его продолжительность зависит от мощности насосов и, следовательно, может рассматриваться как переменная величина (рис. 1.9, а и б) выбирая мощность насоса, можно сжимать или растягивать расписание работы системы, оптимизируя его. [c.33]

Стадия образована разнотипными аппаратами (по несколько аипаратов каждого типа). Оптимизирующими переменными являются продолжительность технологического цикла ХТС, объем и число аппаратов, образующих стадию. [c.224]

Как указывалось выше, в результате решения задачи синтеза ХТС будут определены значения коэффициентов структурного разделения потоков б / и значения оптимизирующих проектных переменных элементов ХТС при которых КЭ имеет оптимальную величину. В отличие от этого при решении задачи оптимизации ХТС с заданной технологической топологией определяются только лишь значения переменных при которых КЭ принимает оптимальное значение. [c.171]

Известно, что такого рода допущения могут привести к определению неоптимальных решений задачи, и, кроме того, слишком вероятна возможность нахождения локальных оптимумов для КЭ и, следовательно, определения значений оптимизирующих проектных переменных в пределах неоптимальной технологической структуры ХТС. [c.172]

Рис. 1У-17. Кривые сходимости оптимизирующих проектных переменных в4, вц (а) и Т, (б) в зависимости от числа М итерационных процедур решения задачи оптимизации.

Целевая функция н наименование оптимизирующих проектных переменных [c.179]

Значения оптимизирующих проектных переменных [c.179]

Технологическую структуру ХТС называют минимаксной характеристической структурой, если указанная структура минимизирует величину КЭ данной ХТС по значениям коэффициентов структурного разделения потоков (к. с. р. п.) и оптимизирующих проектных переменных, в то время как некоторые неопределенные параметры ХТС максимизируют величину этого КЭ. [c.214]

Необходимо отметить, что решение задачи оптимизации ХТС представляет собой многократное решение задачи анализа ХТС при различных значениях некоторых оптимизирующих или управляющих переменных. [c.148]

В зависимости от вида выбранного КЭ или целевой функции при оптимизации надежности ХТС (см. раздел 2.3) выделяют группу основных и комплексных задач оптимизации показателей надежности ХТС. По характеру оптимизирующих или управляющих переменных выделяют следующие три класса основных задач оптимизации показателей надежности ХТС [c.200]

Поскольку в задаче оптимизации поэлементного резервирования ХТС величины состава резерва X являются дискретными оптимизирующими переменными, для решения задач оптимального резервирования метод наискорейшего спуска является наиболее удобным. Процесс поиска структуры оптимальной резервированной системы представляют в виде следующего многошагового процесса. Рассматривают систему, состоящую из N основных элементов (подсистем) без резерва. На первом шаге определяют такой элемент (подсистему), добавление к которому одного резервного элемента дает наибольший удельный выигрыш в приросте показателя надежности системы в целом, т. е. наибольшее увеличение надежности на единицу капитальных затрат на резервный элемент. [c.215]

Математическая формулировка задачи оптимизации проект ных решений для объектов при известной области распределе ния неопределенных параметров представлена ниже [244]. Вве дем обозначения — параметры математической модели ХТП являющиеся случайными величинами /(g)—функции плотно сти вероятности параметров S — область распределения пара метров I (практически она всегда ограничена) Хк — конструк ционные параметры Ху — оптимизирующие, или управляющие проектные переменные у = у(хк, %, ) —зависимые (расчетные) переменные. [c.229]

В соответствии со стратегией системного анализа оптимизирующие переменные технологической схемы удобно разделить на две группы — локальные и системные (или глобальные). Оптимальные значения системных параметров будут определять оптимальные условия эксплуатации всего производства, но не обязательно отдельных элементов. Например, при вторичном использовании тепла верхнего продукта ректификационной колонны в качестве источника энергии для подогрева кубового продукта (при наличии необходимой разности температур) флегмовое число может превышать оптимальное для данной колонны, поскольку помимо разности температур поток должен обладать соответствующей тепловой мощностью. [c.79]

Интерактивный режим позволяет пользователю выбрать вариант постановки задачи термоэкономической оптимизации (из заданной пользователем совокупности критериев оптимальности и соответствующих наборов оптимизирующих переменных) выбрать варианты расчета технологических подсистем (по уровню детализации моделей) выбрать вариант расчета каждой из энергетических подсистем (эксергетическая производительность подсистемы, обобщенная термоэкономическая модель подсистемы данного типа, традиционная математическая модель) выбрать метод безусловной оптимизации из имеющихся в библиотеке и задать его параметры выбрать и задать параметры метода условной оптимизации применить метод декомпозиционной релаксации, сократив число оптимизирующих переменных провести выборочное сканирование области поиска по одной или группе переменных выбрать варианты печати результатов моделирования в начальной и конечной точке поиска, промежуточных результатов оптимизации. [c.418]

Согласно алгоритму изменение положения области неопределенности в пространстве оптимизирующих переменных соответствует изменению координат центра композиционного плана второго порядка, минимальные размеры которого определяются величинами интервалов неопределенности параметров оптимизации, а максимальные — величинами интервалов изменения оптимизирующих переменных. [c.606]

В качестве основных оптимизирующих переменных выбраны температура газа на входе в слои контактной массы, концентрация SO2 на выходе из слоев контактной массы, концентрация SO2 на выходе из печи для сжигания серы, степень абсорбции SO3 в моногидратных абсорберах, структурные параметры a j. [c.612]

В то же время следует отметить, что непосредственное применение интегрально-гипотетического принципа к решению задачи синтеза этого производства потребовало бы отыскания значений более 1000 оптимизирующих переменных (в том числе и структурных), что объясняется достаточно большим количеством аппаратов. Однако использование различных эвристических правил, разработанных применительно к решению данной задачи на осно- [c.612]

РЕГЛАМЕНТИРОВАННЫЕ И ОПТИМИЗИРУЮЩИЕ ПРОЕКТНЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ ХТС [c.63]

Среди проектных переменных выделяют регламентированные и оптимизирующие переменные ХТС. [c.64]

Оставшиеся степени свободы следует отнести к оптимизирующим переменным (см. ниже), варьирование численных значений которых при заданных регламентированных иеременных обеспечивает оптимизацию процесса функционирования системы в соответствии с некоторой целевой функцией. Как правило, данная функция имеет экономический характер. Это обусловлено тем, что многие варианты выбора свободных информационных переменных часто эквивалентны друг другу в технологическом отношении, но могут быть по-разному оценены с экономической точки зрения. Перед инженером стоит [c.64]

Если весь диапазон изменения переменной х еще не обследован, то блок 17 передает управление на расчет следующего значения (блок 4). В противном случае оптимизация 1-и стадии заканчивается и в блоке 18 производится пересылка массива кото[)ый для следующей оптимизируемой стадии нснол1)Зуется как результат оитимизацни последующих стадий, т. е. записывается на место массива I- Далее, в блоке 19 изменяется счетчик стадий, где хранится число стадий, которые еще пред.стоит оптимизировать. Когда число оптимизируемых стадий еще ие исчерпано (1 >- 0), блок 20 передает управление блоку 2, где производится подготовка к оптимизации г-й стадии. Г- сли же все стадии оптимизированы (1 0), то [)еи1ение задачи заканчивается. [c.270]

Сказанное выше означает, что и решение системы уравнений (УП1,42), оптимизирующее значение линейной формы (УП1,43), может содержать не более чем т значений величин х/ (/ 1,. . ., . . ., п Ь т), которые могут быть отличны от нуля. Это следует нз того, что если, например, в иершипе многогранника условий удовлетворе1гы все уравнения системы (У1П,37а), то дополнительные переменные все тождественно равны нулю и, следовательно, число отличных от нуля составляющих оптимального ренюпия системы (УП1,42) не превышает т. Более того, поскольку разбираются только невырожденные задачи, отличны от пуля в оптимальном решении в точности т значений величин х/. Остальные п тождественно равны нулю. Последнее можно пояснить следующим- рассуждением. [c.425]

При том же, что и в предыдущем случае, качественном составе параметров была сформулирована задача оптимизации работы полученного агрегата с учетом факторов неопределенности информации. Всего было выделено 11 точечных и 19 неопределенных параметров. Под точечными понимаются такие параметры, которые полностью соответствуют детерминированным оптимизирующим переменным традиционной оптимизации. В качестве примера таких параметров можно привестп объемы загрузок контактной массы, площади поверхности теплообменной аппаратуры и др. В результате решения поставленной задачи для четырехслойной системы производства серной кислоты из серы под давлением были получены оптимальные значения параметров технологических потоков ХТС (расходы, температуры, давления, [c.277]

Обычно процесса оптимизируют в смысле некоторого технологического или экономического критерия. Оптимальному значению этого критерия в фазовом пространстве переменных соответствует некоторая оптималльная точка, которая, как правило, не совпадает с центром самоорганизации. Предла-лагаемый метод оптимизации с учетом самоорганизации основан на совмещении оптимальной по заданному критерию точки с центром самоорганизации за счет изменения технологических режимов или конструктивных параметров технологического аппарата. В этом случае система самоорганизуется по заданному критерию, что уменьшает затраты на создание оптимальной системы управления, повышает надежность работы реактора. [c.312]

Практически любой из продуктов, выпускаемых на гибкой ХТС, может быть получен при реализации разных технологических маршрутов, среди которых может быть оптимальный. Маршруты производства продукта Я, формально изображаются ексторым вектором 2 = г,-, е/ /е/, элементы которого г,, пригимают значение +1, если технологическая оцерацпя осуществляется в ацпарате стадии /, и значение О — в противном случае. Тогда, если в качестве оптимизирующих переменных, кроме проектных параметров и параметров расписания, использовать еще вектор технологических маршрутов, общая задача синтеза оптимальной гибкой ХТС примет вид [c.223]

С/1еисн1)Ю трудности Т задачи геометрического программирования называется разность между числом термов / в критерии оптимальности и числом оптимизирующих переменных I, увеличенным на единицу [c.257]

Выразим капитальные Ск и зксплуатацнонЕ ые С, затраты через оптимизирующие переменные т и <7. Примем зависимость капитальных затрат от массо-1ЮГ0 размера партии продукта в виде степенной функции [c.260]

Синтез оптимальной структуры тепловой системы в целом. Оптимальная величина тепловой нагрузки Qт внутренней подсистемы становится известной только после определения структуры ТС в целом. В связи с этим решение задачи синтеза оптимальной" структуры ТС представляет собой итерационный процесс. Блок-схема алгоритма синтеза оптимальной ТС в целом изобр.ажена на-рис. У1-5. При завершении синтеза оптимальной структуры ТС1 конечные значения температур исходных потоков принимаются за постоянные, а величина тепловой нагрузки аппаратов, доли деления потоков и т. д. являются оптимизирующими или управляющими переменными. [c.245]

К объективным причинам относится объективно существующая на стадии проектирования неполнота экспериментальной информации о параметрах равновесия и физико-химических свойств веществ и их смесей при различных температурах и давлениях, неопределенность исходной информации об изменении активности катализаторов, о кинетических параметрах химических, диффузионных и теплообменных процессов, имеющих сложную детер.минированно-стохастическую природу, а также неполнота информации о сложной гидродинамической структуре лотоков внутри аппаратов [1, 4, 32]. Кроме того, к неопределенной информации относятся стохастически изменяющиеся параметры сырья, топлива и энергии, внешние климатические условия функционирования ХТС, конъюнктурные изменения производительности ХТС по выпуску некоторого продукта. Указанная неполнота исходной информации существенно влияет на степень достоверности или надежности принимаемых проектных решений. Достоверное проектное решение должно давать такие значения конструкционных параметров оборудования ХТС и такие значения, или пределы, изменения оптимизирующих технологических переменных процессов, которые при функционировании ХТС обеспечивают выполнение с некоторой степенью вероятности, или статистической оптимальности, требований задания на проектирование при любых значениях неопределенных параметров ХТП и возмущающих воздействиях внутри области их допустимых значений и при соблюдении заданных в регламенте технологических ограничений [1]. [c.23]

Вторая стадия. Время диспергирования пигментов в бисерной мельнице МПД-50 для типового лакокрасочного производства (ЛКП) рассчитывается по формуле Т , = 50 дгТ)2г/(22Пр ), где 2 — варьируемый объем бисерной машины (оптимизирующая переменная) Прг — производительность МПД-50 по г-му продукту (см. табл. 9.1) дг — масса партии г-го продукта (оптимизирующая переменная) 1)21 — доля потока г-го продукта, перерабатываемого на второй стадии (см. табл. 9.1). [c.548]

Математически задача оптимизации с учетом неопределенности параметров заключается в определении некоторой усредненности по объему области неопределенности величины критерия оптимальности, т. е. оценки среднеинтегрального критерия. С этой целью бйл использован аппарат множественной регрессии и в качестве критерия принято уравнение регрессии второго порядка. В этом случае расчет среднеинтегрального критерия включает в себя следующие этапы расчет параметров допустимой области проведение активного эксперимента на модели с целью получения коэффициентов регрессивного уравнения, описывающего зависимость критерия оптимальности от оптимизирующих переменных (неопределенных и точечных) и неопределенных регрессионных параметров определение величины среднеинтегрального критерия оптимизации. [c.606]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология