基于知识制造系统优化及ASP.NET下实现

研究了基于知识的制造系统的性能优化,首先说明如何表示制造系统的知识以及怎样将这些知识管理起来并应用到设计过程中,用知识单元表示每条知识,每个知识单元又包含对象、已知、未知和求解方法等要素;然后,研究了在ASP.NET和SQL SERVER 2000环境下,基于知识的生产系统的整体架构;最后以串行生产线为例,按照系统架构,实现了计算平均生产率的算法的调用,表明在ASP.NET环境下,基于知识的制造系统的性能的计算和优化是可行的,能够很大地提高制造系统的设计效率.     

基于微粒群优化算法的锌电解分时供电优化调度

建立了锌电解生产过程分时供电优化调度系统的多目标优化数学模型.设计出一种随机多目标微粒群优化(PSO)算法,并应用整数空间的随机多目标PSO算法实现锌电解过程分时供电的优化调度.克服了采用单目标模拟退火算法进行分时供电优化调度时存在的先验知识不足、搜索效率较低等缺点.     

一种新型神经网络结构模型的应用研究

基于过程先验知识与神经网络结构选择相结合的思想,提出了一类新型神经网络结构,并 具体研究了其学习算法.同时给出了一种新的样本抽取方法及其相应的网络训练步骤.这些 思想和方法均在复杂尿素生产过程的建模和优化中得到了应用.基于所建神经网络模型知识 的专家系统已在某化肥厂得到成功的应用.     

基于高斯鸽群优化算法的典型工艺知识发现方法

针对离散制造系统中典型工艺发现以及知识重用问题，提出了基于高斯鸽群算法的典型工艺知识发现方法.在对工艺路线进行统一编码的基础上，同时考虑了相同工序信息以及工序的排序信息，提出了一种新的综合指标来描述工艺路线之间的相似度，并由此构建了相异度矩阵；同时为了优化聚类分析过程，将高斯项引入鸽群优化算法（Pigeon-inspired Optimization Algorithm，PIO），提出了高斯鸽群优化算法（Gaussian Pigeon-inspired Optimization Algorithm，GPIO），改善了聚类效果，实现了工艺路线的智能聚类并重用工艺知识来优化零件加工过程.最后以企业实际生产制造过程为例，验证了相似度计算方法以及高斯鸽群优化算法（GPIO）的合理性和实用性.     

两级多品种生产调度的专家系统

本文以一类两级多品种加工过程的生产调度为背景,提出了一种将人工智能的启发式搜 索优化技术与专家经验规则相结合的专家系统.研究了系统的知识表达、组成与结构,该系统 能方便地处理带有定性约束的问题,并利用问题的知识背景显著地提高了系统的求解效率.最 后给出了在大型炼油厂润滑油系统生产调度中应用的实例.     

数据驱动的Job Shop生产调度知识挖掘及优化

在车间作业调度问题的求解过程中,从调度数据中挖掘调度知识,指导优化,对调度方案的精确求解至关重要。因此在分析调度领域海量数据和专业知识的基础上,建立基于本体的调度知识关系模型及知识表示;考虑数据挖掘与知识结合的关系,集成支持向量机和CART决策树学习算法,以实现数据驱动的调度规则获取,并分析调度知识挖掘框架下调度规则的挖掘过程;将调度知识和人工鱼群算法相结合用于生产调度的优化计算,改进人工鱼初始化过程。设计对比实验,实例验证表明算法效率获得较大提高,能够获得更接近实际情况的优化方案,有效减少作业总通过时间,提高了生产效率。     

基于混合知识表达模型的启发式优化控制策略及其应用

本文针对大型工业过程的特点,提出了一种兼备常规动态模型、模糊关系模型和知识基模 型的混合式知识表达模型,并以此为基础,开发了一类启发式优化控制策略,设计了相应的实 时优化控制系统.通过实际工业过程的验证,表明这类启发式优化控制策略是可行的和有效的.     

煤化工企业生产计划优化模型的建立与应用

生产计划是企业实现优化生产及节能降耗的重要手段,准确的模型是进行生产计划优化的核心.以某煤化工MES系统的生产优化模型的研发为背景,分析了煤化工企业的生产特点,并据此建立了该煤化工企业的生产计划优化数学模型,为生产计划优化提供了有力支持.此外,该模型优化目标中加入了体现质量要求的优化项,使其在优化利润值同时,能够适应不同工况下的质量要求.结果表明,该模型很好地反映了生产实际,能有效指导生产.     

分支定界法在制丝多线排产优化中的应用

为优化制丝多生产线排产,设计了带约束限制、以总生产成本为优化目标的排产数学模型.该模型使用分支界定优化算法进行求解,并针对实际的制丝任务排产,改进了算法流程和求解策略.采用.NET编程实现了制丝多线生产的整数规划优化.通过制丝生产任务分配实例,验证了分支定界算法的有效性.该算法在满足实际生产约束条件下,获得了优化的制丝多线任务分配方案,从而降低了制丝生产总成本和烟丝库存.     

基于区间数的黄金湿法冶炼过程建模与优化研究

针对黄金湿法冶炼生产过程中某些关键变量不能准确在线测量，导致局部工序无法定量建模、难以基于定量模型实现过程优化控制的问题，提出一种基于区间数的过程分层优化方法.在对黄金湿法冶炼生产过程特点进行分析的基础上，提出了基于区间数的过程分层优化框架.基于专家知识和现场操作人员经验等信息，建立了调浆过程的模糊定性模型.结合氰化浸出和置换等工序的定量模型及调浆过程的定性模型，建立了以综合经济效益最大为优化目标的黄金湿法冶炼生产过程优化模型.针对模糊定性模型的每一输出模态，利用区间数代替无法检测关键变量，提出了基于区间优化和分层优化思想相结合的优化方法，实现了黄金湿法冶炼过程的优化.与传统全流程优化方法的仿真对比实验表明，所提方法在具有不确定性的流程工业生产过程优化中具有一定的应用价值.     

铜精炼过程重油消耗泛函混沌优化器设计

基于铜精炼过程中保温阶段与氧化阶段的热工机理建立了铜精炼过程重油消耗真实目标泛函,采用泛函分析与混沌优化算法等理论相结合对其进行融合处理,得出了能计算铜精炼过程中铜液最优升温曲线、最优升温速度曲线以及能实现全局优化的重油消耗泛函混沌优化器.重油消耗泛函混沌优化器应用结果表明,重油耗量/t阳极铜降低了9.20%,铜精炼炉烟囱排烟林格曼黑度由3降低为1.     

原油混输调度建模方法的研究进展

介绍了原油混输调度问题的建模和优化方法及国内外的研究现状.综合国内外在原油混输调度研究的新成果,从建模及求解上分析了现有的研究方法,并比较了其优缺点.指出数学规划方法是原油混输调度问题的最常用方法,但其建模困难,其求解方法--数学规划算法、随机搜索法和智能算法等都有缺陷,很难又快又好的得到最优解.而基于事件树方法通过自然语言建模,用基于事件触发规则的方法求解,可以很快得到较好的解.对于原油混输调度,基于事件树的方法是一种很有潜力的方法.     

Models and algorithms for a multilevel control system of primary oil refinery installations

Algorithms and mathematical models for the technological process of primary oil refinery operating in the uncertain conditions are developed; the solution of the optimal control problem in the form of stochastic programming with probabilistic characteristics is presented. For solving the optimization problem, using the Lagrange method, the problem of development of decomposition algorithms is described and the method based on the transformation of the original problem according to the principle of deterministic analogue is proposed. The construction of the optimal control system created based on the developed models, optimization algorithm, and principles of automatic control of regime parameters of the primary oil refinery installation are considered.     

LUBRES: An expert system development and implementation for real-time fault diagnosis of a lubricating oil refining process

An expert system LUBRES (LUBricating oil Refining Expert System) is introduced in this paper. It helps plant operators in monitoring and diagnosing of abnormal situations in refining process of lubricating oil. The LUBRES structure, the knowledge base, and the inference machine are presented in detail. A new strategy is proposed for conflicts resolution – the sorting strategy of antecedents, and a selection strategy of knowledge rules in the memory knowledge base. Knowledge acquisition mechanism is based on an empirical knowledge table, while knowledge verification is carried out based on the directed graph approach. C++Builder and SQL Server 2000 have been used in developing the proposed system. LUBRES has been successfully implemented in Microsoft Windows Server environment. For 1 year, LUBRES has been used for monitoring and diagnosing of refining process of the lubricating oil. The industrial application of LUBRES proved its high reliability and accuracy.     

Fuzzy programming for mixed-integer optimization problems

Mixed-integer optimization problems belong to the group of NP-hard combinatorial problems. Therefore, they are difficult to search for global optimal solutions. Mixed-integer optimization problems are always described by precise mathematical programming models. However, many practical mixed-integer optimization problems have inherited a more or less imprecise nature. Under these circumstances, if we take into account the flexibility of the constraints and the fuzziness of the objectives, the original mixed-integer optimization problems can be formulated as fuzzy mixed-integer optimization problems. Mixed-integer hybrid differential evolution (MIHDE) is an evolutionary search algorithm which has been successfully applied to many complex mixed-integer optimization problems. In this article, a fuzzy mixed-integer mathematical programming model is developed to formulate the fuzzy mixed-integer optimization problem. In addition the MIHDE is introduced to solve the fuzzy mixed-integer programming problem. Finally, the illustrative example shows that satisfactory results can be obtained by the proposed method. This demonstrates that MIHDE can effectively handle fuzzy mixed-integer optimization problems.     

Operation optimization of hydrocracking process based on Kriging surrogate model

Hydrocracking is one of the key technologies in oil refining. It has become a critical secondary processing unit in the refinery for improving the quality of product oil and increasing the light oil volume of production. As such, operation optimization for this process is significant. The basis of operation optimization is the model, and several mechanisms for hydrocracking models have been proposed and studied. However, these models usually require time consuming and exhibit low efficiency especially when applied to optimize operating conditions. In this study, a Kriging surrogate model of hydrocracking is developed based on the mechanism and industrial data. An optimization algorithm is then proposed to optimize operating conditions. The proposed algorithm integrates adaptive step-size global and local search strategy (GLSS) for minimizing the predictor. Simulation results indicate that this optimization strategy integrating GLSS and Kriging surrogate model obtains better revenue of the process production than conventional algorithms such as EGO, DDS, and CAND.     

基于MATLAB优化工具箱的最优投资方案的设计与实现

在金融领域中，优化设计和MATLAB优化工具箱有着不可估量的应用前景。本文首先介绍了优化设计的概念和过程，分析了MATLAB优化工具箱的求解优化问题的优点，然后通过建立数学模型，选择序列二次规划算法，利用MATLAB优化工具箱中的非线性约束优化函数，在MATLAB平台下缩写程序，设计和实现了一种最优投资方案。     

化学模式识别在石油炼制过程中的应用

应用面向显示的模式识别方法，对石油炼制中的加氢裂化装置等生产过程进行研究，在高维模式空间中，分割优类状态点的聚集区域，建立区域化数学模型，据此指导生产操作，使生产过程获得优化控制，经济效益显著。     

Optimization techniques for the design of high-performance fibre-reinforced concrete

This paper will demonstrate how rigorous mathematical programming techniques can be employed in the design of fibre-reinforced concrete mixes which have both high tensile strength and high ductility. For this it is necessary to know how the microstructural parameters of a mix influence its macroscopic behaviour. The microstructural-macroscopic relationships are reviewed, and the corresponding optimization problem formulated and solved by nonlinear mathematical programming. Received July 10, 2000     

故障诊断专家系统中知识库组织和维护技术的研究

在开发化工过程实时故障诊断专家系统的基础上,本文讨论了知识库的组织和维护技术,对知识表示和知识库结构进行了详细介绍。在知识库维护方面,采用面向对象的方法描述领域知识,并实现知识获取和转换;对于知识校验,提出一种基于有向图的知识校验方法。以润滑油生产过程为例,讨论了系统的知识校验过程。本文讨论的技术和策略已应用于润滑油过程实时故障诊断专家系统。实际应用表明,该技术和策略保证了知识库和专家系统的稳定和高效率。