New Multi-Objective Optimization Techniques and Their Application to Complex Chemical Engineering Problems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this study, two new Multi-Objective Optimization (MOO) techniques are developed. The two new techniques, the Objective-Based Gradient Algorithm (OBGA) and the Principal Component Grid Algorithm (PCGA), were developed with the goals of improving the accuracy and efficiency of the Pareto domain approximation relative to current MOO techniques. Both methods were compared to current MOO techniques using several test problems. It was found that both the OBGA and PCGA systematically produced a more accurate Pareto domain than current MOO techniques used for comparison, for all problems studied. The OBGA requires less computation time than the current MOO methods for relatively simple problems whereas for more complex objective functions, the computation time was larger. On the other hand, the efficiency of the PCGA was higher than the current MOO techniques for all problems tested. The new techniques were also applied to complex chemical engineering problems. The OBGA was applied to an industrial reactor producing ethylene oxide from ethylene. The optimization varied four of the reactor input parameters, and the selectivity, productivity and a safety factor related to the presence of oxygen in the reactor were maximized. From the optimization results, recommendations were made based on the ideal reactor operating conditions, and the control of key reactor parameters. The PCGA was applied to a PI controller model to develop new tuning methods based on the Pareto domain. The developed controller tuning methods were compared to several previously developed controller correlations. It was found that all previously developed controller correlations showed equal or worse performance than that based on the Pareto domain. The tuning methods were applied to a fourth order process and a process with a disturbance, and demonstrated excellent performance.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle