球形吸附剂间歇吸附的新近似模型

引　言间歇吸附是一非稳态过程 ,用线性等温吸附扩散方程的解析解来描述单个吸附剂的非稳态吸附过程过于复杂[1～ 3] ,许多学者试图用多项式函数模拟吸附剂中随时间变化的吸附质浓度分布侧形 .Ｌｉａｗ等[4 ] 首次将球形吸附剂颗粒中吸附质浓度分布侧形用二次函数近似后 ,Ｄｏ和Ｒｉｃｅ[1,5] 用二次多项式函数和四次多项式函数的近似解与解析解做了对比 ,随后又提出了较为理想的ｎ次二项式近似模型[6 ] ,修国华等[7] 对ｎ次二项式近似又做了进一步的改进 .这些近似计算模型在Ｂｉｏｔ数不很大时 ,除在初始阶段有较大正误差以外 ,其余部分都…     

模糊系统的模型化和优化

过程工业中的生产过程变量关系比较复杂，难于获得精确的模型，常使得过程系统的模拟和优化有较大误差。本文提出基于模糊逻辑表述和处理系统变量间的不精确近似关系，使模型方程间的冲突和不协调性趋于最小，模糊目标函数趋于最大。从而实现对模糊系统的模拟和优化。     

基于近似偏最小一乘准则的多变量非线性系统辨识方法

基于近似最小一乘准则和主成分分析,针对输入信号线性相关的多变量Hammerstein模型,进行了近似偏最小一乘非线性系统辨识算法的推导。本文算法用确定性可导函数近似代替残差绝对值,可以抑制满足SαS分布的尖峰噪声,且具有目标函数可导、计算简单的优点。同时,通过主成分分析去除非线性系统数据向量矩阵之间的相关性,可以得出模型参数的唯一解。仿真实验表明,本文算法可以对输入信号存在相关性的多变量Hammerstein模型进行直接辨识,抑制了尖峰噪声对辨识结果的影响,具有优良的稳健性。     

基于近似偏最小一乘准则的多变量非线性系统辨识方法

基于近似最小一乘准则和主成分分析,针对输入信号线性相关的多变量Hammerstein模型,进行了近似偏最小一乘非线性系统辨识算法的推导。本文算法用确定性可导函数近似代替残差绝对值,可以抑制满足SαS分布的尖峰噪声,且具有目标函数可导、计算简单的优点。同时,通过主成分分析去除非线性系统数据向量矩阵之间的相关性,可以得出模型参数的唯一解。仿真实验表明,本文算法可以对输入信号存在相关性的多变量Hammerstein模型进行直接辨识,抑制了尖峰噪声对辨识结果的影响,具有优良的稳健性。     

RBF-CSR-EHCGA模型及其在脉冲萃取中的应用

径向基函数-循环子空间回归（RBF-CSR）是一种有效的非线性网络模型,以高斯条为基函数,性能更优,但其参数多,且难以选定,将显著影响模型性能.为此,本文提出基于优进策略的混合编码遗传算法（EHCGA）,以不同的方式为各类参数编码,并引入确定性的Powell算子,提高全局搜优效率.EHCGA算法以模型预报性能为目标,优选参数,以此建立RBF-CSR-EHCGA模型,它的预报精度高、稳定性良好.已成功应用于回收己内酰胺的脉冲萃取过程建模,效果良好,明显优于其他网络模型,也优于近似机理模型.     

基于径向基函数的非线性系统近似偏最小一乘准则辨识算法

针对输入信号非线性相关的非线性系统,提出了基于径向基函数的近似偏最小一乘准则辨识算法。首先对观测数据矩阵进行列扩展,以径向基函数(radial basis function,RBF)网络的输出作为观测数据矩阵的扩展项,然后利用近似偏最小一乘算法对扩展的观测矩阵和输出矩阵进行线性回归。近似偏最小一乘算法用确定性可导函数近似代替残差绝对值,可以抑制对称α稳定(symmetrical alpha stable,SαS)分布的尖峰噪声。同时,通过主成分分析去除非线性系统数据向量矩阵之间的非线性相关,得出模型参数的唯一解。仿真实验表明,本文算法可以对输入信号存在非线性相关的非线性系统进行直接辨识,抑制了尖峰噪声对辨识结果的影响,具有优良的稳健性。     

桥面不平度随机激励模型

桥面不平度是影响车辆-桥梁振动的主要因素,定量地研究桥面的凹凸不平对车辆-桥辆振动的影响程度,关键是要能够建立一个能正确模拟实际桥面状况的桥面不平度模型.指出了传统的用周期性函数表示不平度模型的缺点,引入随机不平度理念,建立了一种用路面功率谱函数表示桥面不平度的方法,并建立了桥面不平度随机激励时域模型.通过对比分析发现,建立的桥面不平度模型是可信的,从而提供了一种在缺少实测数据时如何通过计算机模拟获得桥面不平度仿真数据的方法.     

量子斯特林热泵循环性能研究

建立了以无数个无限深势阱中的粒子为工质的不可逆量子斯特林热泵循环模型。势阱中粒子在能级上的分布由吉布斯分布函数决定。该热泵循环由两个等温过程与两个等势阱壁宽度过程组成,具有高低温热源间的热漏和不完全回热因素。导出了性能系数与泵热率的解析式,分析了热漏系数与不完全回热因子对性能系数与泵热率的影响。利用?函数对热泵的最优性能进行了分析。     

基于径向基函数的非线性系统近似偏最小一乘准则辨识算法

针对输入信号非线性相关的非线性系统,提出了基于径向基函数的近似偏最小一乘准则辨识算法。首先对观测数据矩阵进行列扩展,以径向基函数（radial basis function,RBF）网络的输出作为观测数据矩阵的扩展项,然后利用近似偏最小一乘算法对扩展的观测矩阵和输出矩阵进行线性回归。近似偏最小一乘算法用确定性可导函数近似代替残差绝对值,可以抑制对称α稳定（symmetrical alpha stable,SαS）分布的尖峰噪声。同时,通过主成分分析去除非线性系统数据向量矩阵之间的非线性相关,得出模型参数的唯一解。仿真实验表明,本文算法可以对输入信号存在非线性相关的非线性系统进行直接辨识,抑制了尖峰噪声对辨识结果的影响,具有优良的稳健性。     

双层管状变燃速发射药的燃气生成规律

为建立气体生成猛度Г与已燃发射药质量分数ψ的理论表达式，对双层管状变燃速发射药的燃气生成规律进行了理论分析。在服从几何燃烧定律的条件下，以双层管状药的初始药形尺寸及内外层药的燃速比、密度比为基本变量，推导出变燃速发射药的Г-ψ表达式，得出发挥双层变燃速管状药渐增性燃烧特点所需的临界长径比。通过Г-ψ计算曲线，说明这种发射药的内径、长径比及燃速比影响其燃气生成规律。结果表明，当双层管状发射药的初始药形尺寸及内外层药的燃速比取值适当时，会出现前期为渐增性燃烧、中后期有一个Г值的阶跃情况。     

油井传热瞬态导热函数的高精度近似解

瞬态导热函数是注蒸汽油井热采过程中分析井筒传热的关键函数。目前常用的的瞬态导热函数以及相应的近似解都忽略井筒热容等参数的影响,但在注汽时间较短时井筒热容对传热影响很明显,因此在注蒸汽初期误差较大。新的瞬态导热函数近似解是在考虑了井筒热容的瞬态导热函数的基础上建立的,可以更好地适用于注蒸汽初期。研究结果表明,新的瞬态导热函数近似解形式简单、应用方便,比传统的近似解具有更广的适用性和更高的计算精度,因此有较好的工程实用性。     

变压精馏分离甲苯-乙醇体系的经济最优化设计

甲苯-乙醇体系的共沸组成与相对挥发度对压力比较敏感,可用变压精馏分离该体系。利用Aspen化工流程模拟软件,以年度总费用最小为目标函数,以NRTL为热力学计算模型,采用序贯迭代法确定普通、部分热集成和完全热集成的变压精馏最优工艺参数。结果表明完全热集成更具有优势。     

基于数值模拟的轮胎优化和稳健性设计(一)

本文介绍了通过特别考虑不确定因素,根据多目标优化进行数值分析轮胎的方法。在优化过程中,用进化算法进行了三维模型和稳态滚动下的有限元轮胎模型的评价。为了得到可靠且高质量的设计方案,必须充分考虑产生的数据不确定性因素,例如轮胎组成部件生产条件的波动,承载负荷的不完整信息等因素。在多项设计目标中,本文主要侧重于轮胎的耐久性研究工作。通过研究分析轮胎的两项目标函数使产品设计质量明显提高:一个目标函数是降低磨耗,另一个目标函数是提高耐疲劳性。此外,本文提出的优化方案包括了对稳定性的评价。作为一个稳健的轮胎模型,当不确定的影响因素发生较大波动时,例如轮胎负载或制造材料性能的变化仅会导致不确定的结构响应(例如应变、应力和接触压力)产生较小的波动。为了提高本设计方法数值分析的有效性,采用了基于人工神经网络数学模型的响应曲面近似法。     

基于EGA的RBF-PLS方法为脉冲萃取过程建模

针对径向基网络(RBFN)结构与参数难以确定的问题,在分析径向基函数-偏最小二乘(RBF-PLS)方法的基础上,提出以模型拟合和预报性能为目标,同时优选RBF的宽度参数和PLS成分数,并设计了基于优进策略的遗传算法(EGA)实施优化。EGA增加了模式搜索寻优算子,对交叉算子作了改进,自适应地调整交叉率和变异率,由此形成EGA-RBF-PLS方法,并将它应用于回收ε-己内酰胺的脉冲萃取过程。它工作量小,效果良好,所建模型的拟合和预报性能明显优于近似机理模型和其它RBFN模型,稳健性也更好。     

考虑变比热的平板注塑件非对称冷却瞬态温度场数值模拟

对注塑平板制件非对称冷却过程进行了分析,通过近似假设,建立一维非稳态传热模型。考虑无定形聚合物和结晶型聚合物的比热对温度的依赖性,利用分段线性函数拟合聚合物的比热-温度曲线,通过对空间域和时间域的离散化,运用有限差分数值方法,模拟了无定形聚合物和结晶型聚合物注塑平板制件在模具中非对称冷却的一维瞬态温度场。     

基于近似最小一乘准则的Hammerstein-Wiener模型随机梯度辨识

基于最小一乘准则和随机梯度算法原理,针对受尖峰噪声影响的非线性Hammerstein-Wiener模型,提出基于最小一乘准则的随机梯度算法。为解决最小一乘准则函数不可微的问题,该算法引入确定性可导函数近似代替残差绝对值。仿真实验表明:基于最小一乘准则的随机梯度算法对于非线性Hammerstein-Wiener模型可以有效地辨识出模型参数,同时抑制尖峰噪声对辨识结果的影响,具有更高的辨识精度、更快的收敛速度和良好的鲁棒性。     

液相反应物起限制性作用的滴流床反应器模型评价

在实验滴流床反应器内用含２３％Ｃｕ，１７％Ｃｒ的氧化铝催化剂进行过氧化氢的等温分解，以测试不同操作条件下液相色反应物围化率空时的依赖关系。实验证实对氧化氢分解是一个液相反应物起限制性作用的１级反应，模型预测与实验数据的比较表明：除催化剂效率因子以外，必须考虑外部质量传递和催化剂不完全润湿的影响，Ｄｕｄｋｏｖｉｃ提出考虑催化剂总效率因子的近似模型完全能够模拟上述２种影响。     

不完全维修策略下的安全关键设备可靠性评估

为实现不完全维修条件下的安全关键设备可靠性评估,针对传统可靠性评估模型未考虑多个故障样本间存在的数据差异问题,以及模型参数求解复杂的问题,提出了一种混合Kijima Ⅰ虚拟役龄模型。首先通过累积故障强度函数对时间图描述系统的故障趋势,根据AIC、BIC信息准则选取合适的可靠性评估模型,利用非线性约束规划法转换得到不完全维修下的分布参数估计值。随后针对不同故障原因造成的多类别样本故障数据,考虑故障数据间的差异性,建立了混合Kijima Ⅰ模型。将该模型应用到某LNG接收站卸船系统中,实例分析表明,该模型在实际可靠性评估中比常用的混合样本分布模型更加有效,有助于实现差异化维修和设备高可用性之间的平衡。     

模糊PID控制系统设计及MATLAB仿真

在工业生产中,PID控制不适合时变系统,其参数调整也更为复杂。模糊PID控制利用专家经验得出的模糊规则,通过模糊控制器近似推理实时修正PID参数,使控制效果良好。选取双关节机械手为研究对象,利用模糊控制规则确定隶属度函数和推理方法,在Simulink中搭建模型进行仿真分析。实验结果表明,模糊PID控制在各方面均优于PID控制系统。     

固定床透过曲线的预测

以稍加修正的对数概率密度函数逼近固定床对脉冲函数输入的应答,导出了形如正态概率分布函数式,计算简捷的固定床透过曲线的近似表达式,并且证明,该式能相当准确地逼近固定床各类模型的精确透过曲线,也能准确地预测床内浓度场或温度场随时间的变化.