Интерактивное моделирование и проектирование химико-технологических процессов и систем в условиях неопределенности : на примере реакторных установок синтеза азокрасителей

• Автор: Игнатьева, Наталья Владимировна
• Шифр специальности: 05.17.08, 05.25.05
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Тамбов
• Количество страниц: 238 с. : ил.

Введение
Глава 1 Современное состояние вопросов интерактивного моделирования и проектирования химикотехнологических объектов в условиях неопределенности
1.1 Постановки задач, методы и алгоритмы компьютерного моделирования и проектирования химикотехнологических объектов в условиях неопределенности
1.2 Методы искусственного интеллекта в интерактивном моделировании и проектировании химикотехнологических объектов
1.3 Анализ тенденций использования интерактивных средств моделирования, оптимизации и проектирования и графических баз данных в современных информационных системах

1.4 Постановка задач исследования

Глава 2 Методы и алгоритмы интерактивного моделирования и проектирования химикотехнологических процессов и систем в условиях неопределенности
2.1 Методика интерактивного моделирования и проектирования ХТП и систем в условиях неопределенности
2.2 Постановка задачи оптимального по критерию приведенных затрат проектирования аппаратурнотехнологического оформления ХТП, формирующая предпосылки эффективного управления и автоматизации

2.3 Разработка алгоритма решения двухэтапной задачи стохастической оптимизации ХТП

Глава 3 Разработка системы интерактивного моделирования, оптимизации и проектирования химикотехнологических процессов и систем в условиях неопределенности
3.1 Организационная структура и функции информационной системы интерактивного моделирования и проектирования реакторных установок синтеза азокрасителей
3.2 Разработка интеллектуального интерфейса информационной системы интерактивного моделирования и проектирования
3.3 Разработка интерактивных средств поддержки принятия решений при моделировании и проектировании реакторных установок синтеза азокрасителей в условиях неопределенности
Глава 4 Интерактивное моделирование и оптимальное проектирование
реакторных установок синтеза азокрасителей в условиях неопределенности
4.1 Формирование обликов реакторных установок тонкого органического синтеза диазотирования и азосочетания с использованием графической базы данных
4.2 Интерактивное моделирование функционирования реакторных установок тонкого органического синтеза в условиях неопределенности
4.3 Интерактивное оптимальное проектирование гибких реакторных установок тонкого органического синтеза в условиях неопределенности
4.4 Автоматизированная разработка принципиальных технологических схем гибких производств органических полупродуктов и красителей с использованием графической базы данных
Основные результаты работы
Список использованных источников


В показано, что определение критерия допустимости сводится к решению недифференцируемой многоэкстремальной задачи, что. Здесь же доказано, что в частном случае, когда все функции у,0 являются совместно выпуклыми по переменным 0, и, решение находится в одной или нескольких угловых точках многомерной области неопределенных параметров Т. Отсюда предлагается подход, требующий на каждой итерации проверки работоспособности синтезируемой установки в нескольких угловых точках многогранника Г, называемых критическими. Главным достоинством данной работы является то, что в ней впервые представлен механизм, открывающий принципиальную возможность оценки гибкости как действующей химикотехнологической установки, так и проектируемой. Существует несколько работ, развивающих различные подходы к решению задачи 13. В предлагается итерационная процедура решения задачи, на каждой итерации которой приходится решать трудоемкую тахтттах задачу. В для линейного случая получены соотношения, эквивалентные критерию допустимости и описан ряд подходов к решению двухэтапной задачи в этом случае. Для решения рассматриваемой задачи в предложено использовать метод стохастического градиента, который может медленно сходиться. При этом в работе фактически предполагается, что ограничение 1. Таким образом, в общем случае отсутствует достаточно эффективный способ прямого решения задачи 13. Кб тт шахтах я ,. О, 1. Щ шшшш 1,4 и, 0. Проанализируем физический смысл представленных критериев допустимости. Наиболее жесткое требование представляет собой неравенство 1. Неравенство 1. Основываясь на вышеописанных результатах в предложены итерационные алгоритмы решения двухэтапной задачи оптимального проектирования 1. В , показано, что, кроме того, верхнюю оценку критерия допустимости Гроссмана можно уточнить. В , описаны постановка и подход к решению одноэтапной задачи в условиях неопределенности, которая менее трудоемкая в вычислительном плане, чем двухэтапная. При этом необходимо отметить, что коэффициенты запаса по конструктивным параметрам, полученные при решении одноэтапной задачи оптимизации видимо будут несколько завышенными, так как при ее постановке в отличие от двухэтапной задачи оптимизации предполагается, что управляющие переменные будут оставаться неизменными на всем этапе функционирования химикотехнологической установки. Однако, несмотря на отмеченные положительные моменты, решение задачи оптимального проектирования в условиях неопределенности в однои двухэтапной постановках представляет значительные трудности, зачастую непреодолимые при решении задач синтеза сложных промышленных объектов химической технологии. Эти трудности связаны с необходимостью расчета усредненного по области неопределенных параметров критерия оптимальности 1. Для того чтобы рассчитать значение усредненного критерия оптимальности 1. После чего двухэтапная задача 1. При этом, вопервых, возникает проблема выбора числа аппроксимационных точек п. С одной стороны для обеспечения эквивалентности задачи 18 исходной задаче 1. С другой стороны пропорционально уве
личению п возрастает количество поисковых переменных их. К и количество ограничений 1. Учитывая, что размер вектора управления и в задачах проектирования объектов химической технологии может достигать десяти и более, а также то, что вычисление критерия качества и ограничений, соответствующих каждой аппроксимационной точке 0, сопряжено с расчетом математической модели, вычислительные трудности решения задачи даже при небольших значениях п могут оказаться непреодолимыми. Вовторых, так как зачастую закон распределения случайных величин 0 неизвестен, то выбор весовых коэффициентов со, как правило, предлагается производить из инженерных соображений , . Ясно, что в этом случае критерии оптимизации 1. Втретьих, как показано в , вычисление ограничения 1. Методы, основанные на формализации неопределенности с помощью задания законов распределения, опираются на теоретическую базу, подготовленную большим количеством работ в области моделирования, анализа, оптимизации и управления стохастическими объектами, основными из которых являются .