公开(公告)号：CN118888022A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202410852126.5

申请日：2024-06-28

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 白文帅 ,  任泰霖 ,  文星宇

IPC: G16C20/10 ,  G16C20/70 ,  G06F30/27 ,  G06N3/126 ,  G06F119/08 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明公开了一种针对三元共沸体系的热集成双侧线萃取精馏过程的多目标优化方法，首先建立三元共沸体系的热集成双侧线萃取精馏过程的稳态模拟，再以TAC、CO2排放量和PRI作为目标函数，建立多目标优化模型；再将数值计算软件和流程模拟软件相结合，采用NSGA‑II算法对多目标优化模型进行多目标优化，得到Pareto前沿最优解集，最后使用基于熵权法的TOPSIS法确定多目标最优解。本发明采用了全局多目标优化方法，同时考虑了经济、环境、安全的效益；引入了NSGA‑II算法，同时处理多个目标函数、多个变量对整个过程的影响，避免陷入局部最优解，可得到包含较多候选解的解集；并使用基于熵权法的TOPSIS法对所有最优解集进行评估排序确定最优解。

公开(公告)号：CN116631523A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310174951.X

申请日：2023-02-27

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 白文帅 ,  文星宇 ,  孙玮 ,  钟世筱 ,  赵汉霖

IPC: G16C20/10 ,  G16C20/70 ,  G06F30/27 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/086 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/126 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的半间歇反应热行为的辨识方法，首先定义热行为标签，求解无量纲数学模型；再从传统判据中提取核心数值特征，并与NI、TR和QFS热行为进行匹配组成数据集；再对数据集进行预处理，并划分；再分析对比不同机器学习算法对反应热行为的识别精度和泛化能力，选拔出双层BP神经网络；然后确定双层BP神经网络的结构；再使用遗传算法和贝叶斯正则化算法对双层BP神经网络的权重和阈值进行优化；再绘制混淆矩阵来评估双层BP神经网络的分类性能；最后部署无量纲数学模型和优化后的双层BP神经网络，对半间歇反应进行模拟和热行为预测，有效解决反应体系热行为辨识角度不全面的问题，具有更强的泛化能力和通用性。