李翔[1]2003年在《基于自动微分算法的过程系统优化》文中提出随着计算机技术的飞速发展和企业自动化程度的不断提高，过程系统优化已经从纯学术的理论发展成为能对工业起到巨大推动作用的技术力量，成为过程工业企业保持竞争力、在激烈的市场竞争中立于不败之地的主要技术手段。过程系统优化的核心是数学规划算法。当前的高性能数学规划算法大都依赖于导数计算以快速收敛到最优点，所以对求导精度的要求比较高；而导数计算所消耗的时间占优化时间的比例又非常的大。所以，求导问题是优化问题中一个非常重要的方面，值得过程系统优化的研究人员进行深入的分析。在过程系统优化中，一个理想的求导算法应该能够快速求取程序模块的解析导数。近年来发展迅速的自动微分算法比较好地满足了这个条件，并已在优化中得到了广泛的应用。但是，鉴于过程系统优化中模型的复杂性，现有的自动微分算法还有许多不足之处，需要得到进一步地改进。本文基于自动微分算法的过程系统优化研究，就是通过结合过程建模和优化的特点，改进现有的自动微分算法，并将其和优化算法结合以达到提高过程系统优化总体效率的目的。本文的研究工作主要有以下几点：在阐述过程系统优化的各类任务及其对应的数学规划问题的求解方法的基础上，分析和总结了求导和优化之间的关系，指出在优化中使用自动微分的优势。通过系统阐述自动微分算法的理论和相关技术，分析其固有的优点和缺点，为算法的改进提供了理论基础并指明了研究方向。通过比较和分析符号微分和自动微分，提出了一种新型的符号求导算法--符号自动微分算法。符号自动微分具有可对子程序形式的函数求导、可以充分利用模型的稀疏性、无需辅助操作的优点，非常适合针对结构相对简单、计算式以多项式为主的过程系统模型求导。开发了能同时实现数值自动微分和符号自动微分的扩展的自动微分工具--XADMAT，并将其成功地应用在一个典型的过程系统优化问题中。研究了过程建模与优化、求导的关系。分析和比较了当前两大基本建模方法--联立方程法和序贯模块法对优化效率的影响，指出结合这两种方法优点的复合建模方法在优化中的优势，并通过一个精馏塔稳态优化问题验证了这一结论。分析了建模方法对求导效率的影响，指出不同的求导算法适用于不同结构的过程模型，提出对于复杂模型求导最好的方法是根据其不同模块的特点采用合适的求导算法。11 浙江大学硕士学位论文．提出了一种结合现有的求导算法对复杂模型求导以大幅提高求导效率的方 法——面向模块的自动微分算法。该方法沿袭前向自动微分拆分元函数和利 用链式求导法则组合元偏导数的求导思路，将模型拆分为子模块逐次处理。 讨论了子模块连接的两类方法——直接连接法和间接连接法，从理论上证明 了直接连接方法的优势。面向模块的自动微分可以更加灵活和充分地利用模 型的结构特点，这个优势在精馏塔稳态优化和缩聚反应釜动态优化这两个典 型的工业过程系统优化问题中得到了充分的体现。．研究了面向模块的自动微分的核心问题——模型的分割和子模块求导算法 的选择。提出了以最小函数为基本单元，并惜助模型稀疏信息和导数计算复 杂程度的信息来分割模型的总体思路。提出通过计算模型变量导数的稀疏模 式矩阵来获得模型的稀疏性结构。定义了模块复杂度的概念来表征求导算法 对模块求导所需的单元标量计算次数，并以此为依据来为模块选择最合适的 求导算法。通过精馏塔稳态优化和缩聚反应釜动态优化问题验证了上述分析 方法的有效性。
郑小青[2]2006年在《自动微分算法研究及其在过程系统优化中的应用》文中研究表明在流程工业自动化系统中,优化起着非常重要的作用,如何提高优化的求解速度和精度是一个意义重大且富有挑战性的研究课题。而在优化计算过程中,导数是至关重要的信息,因为它代表了寻优过程的搜索方向。同时,导数求解的耗时在整个优化时间中往往占有很大的比重,尤其是在对大规模复杂计算流程进行优化时,求导耗时往往成为提高优化效率的瓶颈。由此,寻找一种精确又快速的求导算法是提高优化计算效率最有效的途径,这也是本文工作的重点所在。 通过研究当前热门的自动微分求导算法,并将其应用于精馏塔灵敏度分析过程,以及应用于本文建立的乙烯生产流程脱丙烷和脱丁烷塔的联塔模型的优化计算过程,再与传统的差分法和稀疏差分法进行比较,分析求导算法的不同对优化效率的影响。 本文的研究工作包括以下几个方面: 1.简要介绍过程系统优化的重要性,通过分析求导和优化的关系,强调求导在优化计算中的重要性。并介绍自动微分算法的发展和应用、基本原理和自动微分算法的发展。再着重分析和比较自动微分算法的两种实现方式:基于操作符重载和基于编译原理,并同传统的差分法和稀疏差分法进行比较分析,找寻最可行有效的求导算法。 2.对乙烯生产流程中两个重要的单元脱丙烷塔和脱丁烷塔,采用开放方程法在MATLAB平台建立联塔数学模型,并对联塔模型进行模拟计算,将计算结果同ASPEN流程模拟结果进行比较,以验证模型的合理性。 3.实例分析自动微分算法在精馏塔优化计算的灵敏度分析中的应用,包括将其应用于灵敏度分析过程,以及灵敏度的并行计算过程。 4.实例分析自动微分算法在过程系统优化计算中的应用,包括将自动微分应用于乙烯生产流程的脱丁烷单塔以及联塔的优化计算中,并比较和分析其对优化效率的影响。
李进[3]2005年在《炼油过程系统优化方法及应用研究》文中研究说明为了克服线性规划和单个处理单元非线性优化的内在缺点，本文研究了炼油过程系统操作优化的建模策略和优化算法，并应用于炼油厂全流程优化问题，主要研究内容与结论有： 1．在分析比较现有过程系统优化建模策略的基础上，借鉴大系统优化分解协调的思想，提出了一种新的过程系统优化建模与求解策略——两级分解协调法。该方法把模型分成两个层次，系统层和过程层，系统层决定各单元的物流和连接关系，过程层对每个处理单元进行优化。使用该方法，过程层每个过程单元的模型都可以根据实际需要更换，整个模型具有很好的柔性。 2．针对炼油过程系统优化自由度较小的特点，研究了自由度较小的非线性规划问题的求解算法，实现了一种基于简约空间序列二次规划和自动微分的优化算法。实验数值结果表明，该算法整体效率较高，适合求解大规模过程优化问题。 3．参考宣(Xuan)的原油蒸馏单元模型，建立了某燃料型炼油厂原油蒸馏单元的稳态模型，模型中包括常压塔和减压塔的详细模型，以及再蒸馏单元、渣油溶剂抽提单元、脱丁烷塔和石脑油分离器等原油辅助过程单元的简化模型。把该模型与严格机理模型的预测结果相比较，验证了该模型能够准确预测常压塔、减压塔侧线产品以及减压渣油的体积和性质。 4．参考埃利斯(Ellis)的催化裂化单元模型和塔斯卡(Taskar)的催化重整单元模型，针对具体的燃料型炼油厂进行修改，研究了催化裂化单元和催化重整单元的进料表征，并用炼油厂的工业数据对模型进行校准，使其更符合实际情况。总结了集总动力学模型建立的普遍方法与原则。 5．建立了气体处理单元、烷基化单元和柴油加氢处理单元的简化模型。研究了辛烷值调合模型、雷特蒸气压调合模型和馏出温度调合模型，并在此基础上建立了汽油调合单元模型。 6．研究并给出了炼油厂全流程优化问题的目标函数、决策变量和约束条件，并用实现的新算法进行求解，找到了最佳操作条件。与炼油厂现有操作条件相比，利润提高4.1％；与单处理单元优化相比，利润提高1.6％。对新算法和序列二次规划求解器rSQP的性能作了比较，计算结果表明，新算法可以高效求解炼油过程系统优化问题。
江爱朋[4]2005年在《大规模简约空间SQP算法及其在过程系统优化中的应用》文中提出当前,以严格机理开放式方程建模为基础的流程工业优化成为国际主流的发展方向,流程工业过程优化正由单元、装置级别的局部优化转向更高级别的全厂、整个生产流程级别的系统优化方向发展,闭环在线优化也从稳态优化向更高级、更复杂的动态优化发展。由于过程系统优化向着大规模、大系统等方向发展,且由于过程对象的高度复杂性、强非线性和不确定性等特点,使得流程工业大规模优化无论在理论研究,还是在实际应用中都面临着巨大的挑战。如何针对流程工业大规模优化命题的结构、稀疏性等特点,开发高效可靠的大规模优化算法与技术,是当前急需解决、极有挑战性的前沿课题。 本文根据流程工业大规模过程系统优化的需求,在对国内外现有研究成果及其技术进行系统总结和把握的基础上,针对过程系统流程的特点,对基于简约空间SOP算法的大规模优化算法进行深入的研究,并将改进的优化算法用于大规模乙烯生产过程中精馏塔的操作优化。在此基础上,本文也对动态过程系统优化进行了有益的探讨。 本文的主要研究工作包括以下几个方面: 1.分析了企业综合自动化和大规模过程系统优化的背景和推动力,对国内外相关领域的发展脉络进行了系统的总结和阐述,并指出了大规模优化技术在理论和应用方面存在的困难。 2.对简约空间SQP算法原理、计算框架和关键环节进行了详细的分析,在此基础上对算法进行了改进,提出了一种智能的基变换规则,可以减小大型矩阵运算所需的计算量,且基变量的变换在迭代过程中实时更新,增强了算法的稳定性和鲁棒性;提出了一种综合过滤线性搜索方法,结合了传统线性搜索方法和过滤搜索方法的优点,提高了算法的求解效率,减少了算法的迭代次数。在此基础上,开发了大规模非线性优化软件包UniOptima,建立了非线性优化标准算例库。 3.针对过程系统中自由度相对较大的优化命题,对简约空间SQP算法进行了扩展,提出了基于有限存储的RSQP算法。在算法中隐式地表示算法中最大的矩阵—简约空间Hessian阵和二次项矩阵,大大减少存储量的
洪伟荣[5]2005年在《大规模动态过程优化的拟序贯算法研究》文中进行了进一步梳理在流程工业领域,基于严格机理模型的开放式方程建模与优化已成为国际上公认的主流技术方向。许多系统工程公司和各大科研机构纷纷投入大量人力物力对系统的模型与优化进行深入细致的研究,企图取得突破性的进展。然而基于严格机理模型的离散化后的优化命题往往具有方程数多、变量维数高、非线性强的特点,这使得变量的存储、计算及命题的求解相当困难。常规的优化算法面对这样的大型问题已无能为力,无论在计算速度、收敛性、初值敏感性等方面都远不能满足现代工业的要求。因此,针对现代工业过程的大规模优化问题,开发出相应的优化算法已成为现代工业过程发展的一个重要研究工作。 大规模动态优化问题的常用算法是基于非线性规划(NLP)的序贯算法(Sequential approach)和联立算法(Simultaneous approach)。序贯算法具有寻优变量少,是可行路径法,可利用现有过程模拟软件等优点。但它不能处理状态变量的路径约束。另外,在寻优过程中不涉及过程模型信息,寻优效率不高。联立算法可以处理路径约束问题,仅仅在最优点处求解一次模型方程。它的缺点是寻优变量多,产生一个非常大的NLP问题,需要特殊的求解策略和数学处理才能保证算法较好的收敛性和收敛速度。本论文在总结序贯算法和联立算法的基础上,提出了一种结合两种算法优点的,基于SQP的动态过程优化算法—拟序贯算法(Quasi-Sequential approach),编写了算法程序QSOPT,并同目前应用最广泛的联合算法及软件IPOPT进行了比较,比较结果显示拟序贯算法非常适合求解强非线性的最优控制问题。由于它在求解NLP时不存在等式约束,对一些在NLP求解过程中等式约束(过程模型方程)值变化剧烈的优化问题求解时显示出较高的计算效率,因此在需要高效率优化算法的非线性模型预测控制和在线优化中具有很好的实际应用价值。论文主要内容包括: 1.提出了一种兼有序贯算法和联合算法优点的动态优化算法—拟序贯优化算法(quasi-sequential approach)。它一方面与联立算法一样,状态变量和控制变量用有限单元配置法同时被离散,这样状态变量的路径约束在配置点处都能够满足,避免了传统序贯算法不能求解状态变量路径约束问题的缺点;另一方面与序贯算法一样,通过模型方程的模拟消去了状态变量和等式约束,这样原问题就变为仅仅包含不等式约束和控制变量的更小规模的优化问题。不像联立算法为了使大规模的优化问题降维,需要复杂的数学推导,拟序贯算法简单易行,是一种易于在工程领域推广应用的动态优化算法。
江爱朋, 陈红, 王春林[6]2010年在《基于非线性规划和混合求导的动态过程系统优化方法》文中研究说明针对过程系统中微分-代数方程形式的动态优化问题,本文提出了基于有限元多项式配置、简约空间SQP算法和混合自动微分技术相结合的非线性动态过程系统优化方法。该方法采用动态过程联立求解策略,通过有限元多项式配置方法将微分-代数模型方程和优化问题完全离散化处理。离散化后的模型具有等式约束较多,变量自由度相对比较低、结构稀疏的特点。因此本文采用简约空间SQP算法对此进行求解,使得过程优化和DAEs方程求解同时进行。而优化求解过程中,为提高求导精度和速度,导数信息采用符号与数值自动微分相结合的技术求取。几个动态优化benchmark算例的计算结果表明了本文方法的有效性。
仲卫涛[7]2001年在《过程系统的大规模优化问题研究》文中提出流程工业作为一个国家的主导行业，对国民经济的发展起着举足轻重的作用。利用企业综合自动化改造传统产业，可极大挖掘企业的内部潜力，产生巨大的经济和社会效益。 过程优化作为工业企业综合自动化的关键一环，是企业挖潜增效的核心所在。当前，以严格机理模型、开放式方程建模为基础的流程工业大规模优化已成为过程优化技术发展的主流方向。 本文立足于流程工业大规模过程优化的现实需求，在对国内外现有研究成果及技术发展脉络进行系统总结及把握的基础上，对大规模过程系统优化中涉及的关键技术和优化理论进行了深入的研究，并结合实际，对若干应用问题进行了有益的探索。 本文的主要研究工作包括：1）对大规模过程系统优化问题产生的原因和发展过程进行了详尽的分析与阐 述，系统论述了流程工业大规模优化的主要推动力及发展现状，对现有研究 成果进行了分析与评述，并指出了理论研究与实际应用中所存在的困难和一 些亟待解决的问题；2）提出一种通用的过程优化预处理算法，通过数值侦测手段自动获得优化命题 的稀疏结构信息，可显着减少寻优过程所需计算量，为大规模稀疏优化命题 的有效求解提供了可能；3）开发了一种基于通用优化预处理算法、结合稀疏矩阵技术的大规模过程优化 稀疏SQP方法及实施策略。大量数值实验表明，该策略求解流程工业优化 命题十分有效；4）提出一种扩展的自动微分方法XAD，可满足数值计算中对精确数值/解析导 数的需求，并解决现有求导方法不能求取程序封装函数解析导数的困难，为 大规模数值计算中导数表达式的获得提供了一条全新的途径。目前，尚未见 到有关此方面的研究文献报道；11 浙江大学博士学位论文一5）开发了一种结合矩阵压缩技术的XAD方法，可充分利用流程工业大规模优 化命题的稀疏结构，显着提高XAD的求导效率。对高维稀疏Jacobian矩阵 及典型流程工业优化命题的数值实验表明了该方法的有效性；6）提出一种基于随机多点残差估计的离散化模型精度控制算法，可有效处理微 分－代数混合系统优化中OCFE的离散化模型精度问题。数值实验表明，该 算法具有构造简单、计算量少、易于实施的优点：刀 针对一个间歇缩聚反应釜的生产，提出以反应温度为调节手段、每釜反应时 间最小为目标函数的间歇缩聚反应釜操作优化方案。利用现场数据校验反应 机理模型，并以OCFE方法及开放式方程建模思想为基础，综合运用模型精 度控制算法、扩展自动微分技术、变量标度化等多项措施对该微分·代数混 合系统优化命题进行求解，优化结果令人鼓舞。
陈晨[8]2016年在《火电机组自动发电控制系统非线性特性与控制研究》文中指出自动发电控制(Automatic Generation Control,AGC)是电网频率调节、发电机组调度与控制的一项重要内容,一直备受关注。一旦电力系统出现负荷扰动,AGC技术可迅速调整区域内机组出力及联络线交换功率,恢复发电功率与用电负荷之间的平衡,维持频率稳定。然而,随着电力系统的结构和运行方式越来越复杂多样,电力系统与电厂机组的动态交互特性及相互影响越发明显,尤其是非线性特性使得AGC系统传统控制器的调节性能降低,以致电能质量受到影响。在参与AGC调节的机组中,火电机组占有较大比重,其功率响应能力影响着电力系统频率的控制性能。现阶段,全国电网各机组实施的"两个细则"制定了机组AGC性能的考核内容,对火电机组参与调频提出了严格的要求。电网规模的扩大和新能源发电的并网引起电力系统不确定性和随机负荷扰动问题日益突出,如何在保证动态性能的条件下,增强对随机扰动的抑制能力,对AGC控制策略提出了新要求。因此,研究火电机组功率与电网频率的交互特性以及AGC控制策略对于保障电网与机组的安全稳定运行具有重要意义。本文以火电机组协调控制系统(Coordinated Control System,CCS)优化、机组与电网的交互特性分析以及AGC控制策略研究叁个方面,开展了以下工作:为提高火电机组AGC性能,基于电厂机组的历史数据,设计了电厂侧计算AGC性能指标的方法。结合计算出的AGC性能指标和主蒸汽压力的ITAE指标,设计了新的优化目标函数,并基于此目标函数,开展CCS系统控制器参数的遗传优化研究,证明了所提目标函数在保证机组稳定运行的同时可提升AGC性能。最后,基于机组与电网交互的AGC系统模型,分析了 CCS系统参数变化对AGC频率特性的影响,证明了负荷扰动发生后基于所提目标函数的CCS系统参数优化提高了机组的AGC性能,降低了电网频率偏差最大变化量。为深入分析电力系统非线性特性,提出了一种基于Adomian分解法(Adomian Decomposition Method,ADM)的改进解析数值集成算法。应用微分变换理论求解得到了解析解的矩阵表达形式,简化了 ADM各阶解分量的解析表达式。根据所定义的递归误差,实现了步长和截断阶数的自动调整,提高了算法进行全局仿真的精度和迭代步长。针对耦合非线性系统存在多个子系统的情况,分析了不同的截断标准对求解系统的精度的影响。基于所提算法,对电力单机无穷大(Single Machine Infinite Bus,SMIB)系统进行了非线性动力学研究,证明了随着扰动幅值的增大,电力系统出现1周期到多周期的分岔现象,甚至会出现混沌。考虑到电力系统发生有功功率扰动会引起系统振荡,基于电力单机无穷大系统的 Phillips-Heffron 模型,建立了联合自动电压调节(Automatic Voltage Regulation,AVR)回路和自动发电控制回路的含双饱和环节的耦合模型。分析了耦合模型中的发电机变化率约束(Generation Rate Constraint,GRC)和励磁饱和约束特性。采用所提的ADM改进解析数值集成算法,求解得到了所建立的耦合非线性系统的ADM解析解,仿真研究了 AGC的PI参数和饱和环节参数对系统频率与有功功率的影响,AGC系统PI控制参数设置不当会引起频率与有功功率振荡或者发散,而适当的发电机变化率约束和励磁饱和约束对AGC系统的发散现象可产生抑制作用。在周期性汽轮机调节阀开度扰动或周期性负荷扰动的条件下发生共振时,在合理的范围内,提高PI控制器比例系数会增大耦合系统的共振频率,而提高积分系数会增大耦合系统的共振振幅。通过周期性扰动下饱和特性分析,表明GRC和励磁饱和环节参数会影响到耦合系统的共振振幅。针对AGC系统存在GRC和时延问题,应用Hopf分岔劳斯判据和时延系统稳定判据,在分别计算出了 AGC系统的饱和PI稳定域和时延PI稳定域的基础上,根据ADM改进解析数值集成算法,分别得到了 AGC饱和非线性系统和AGC时延系统的ADM解析解,并通过控制系统的时序图及相位图验证了所求PI稳定域的正确性。AGC系统被等效为负荷频率控制回路与机组控制回路组成的串级控制系统,通过将PI稳定域转化为控制器参数优化的约束条件,对AGC串级系统进行了内外环PI控制器参数遗传寻优研究,保证串级系统内外环均有良好的动态性能。针对AGC系统存在的参数不确定性和随机扰动的难题,分析了鲁棒方差控制(Robust Variance Control,RVC)极点配置与噪声抑制之间的关系,并在构造了综合稳态状态方差和控制能量的性能指标的基础上,提出了具有最优性能指标的鲁棒方差控制策略。根据构造的性能指标推导线性矩阵不等式形式的约束条件,从而将设计具有最优性能指标的鲁棒方差控制问题转化为求解鲁棒方差约束的优化问题。通过对区域极点圆心坐标和正标量进行遗传优化,得到了动态性能指标最优的控制器参数。并在两区域AGC系统中,对比证明了所提控制策略能够衰减噪声并且具有较强的鲁棒性和良好的动态性能。
颜力[9]2006年在《飞行器多学科设计优化若干关键技术的研究与应用》文中指出飞行器总体设计涉及众多学科,且各学科间相互耦合,由此引起的飞行器系统分析的计算复杂性和各学科间的通讯复杂性,使得飞行器总体设计过程十分复杂。为挖掘设计潜力,提高设计质量,多学科设计优化(Multidisciplinary Design Optimization,MDO)方法得到了极大重视。MDO方法遵循飞行器设计的多学科本质,应用有效的设计/分析/优化过程集成各学科的知识并对整个系统的设计过程进行组织和管理,通过充分利用各学科间相互作用所产生的协同效应,获得系统的整体最优解。目前,MDO已引起了国内外航天界的广泛关注,并在多种飞行器的总体设计过程中得到了成功应用,产生了巨大的效益。结合我国飞行器MDO研究的实际需求,本文主要研究了MDO中的灵敏度分析技术、近似策略、搜索策略和优化过程等四项关键技术,在此基础上形成了一套较为完整的总体设计方法,并将此方法成功应用于固体战略弹道导弹总体设计和高超声速飞行器总体设计过程中。系统研究了灵敏度分析技术。为解决MDO中离散变量的灵敏度分析问题,提出了适合连续/离散变量的广义灵敏度概念。实现了连续变量广义灵敏度分析的自动微分方法和复变量方法,改进了离散变量广义灵敏度分析的正交试验设计方法和神经网络方法。在此基础上,成功研制了鲁棒性好、适用性广的广义灵敏度分析软件包GSASP。最后,结合学科广义灵敏度,研究了系统灵敏度分析方法。研究了基于广义灵敏度的MDO近似策略——基于改进的完全两点信息近似的累积近似策略(MTPACA策略)。根据设计变量之间耦合关系的强弱,将被近似函数分为设计变量可分离、设计变量弱耦合和设计变量强耦合叁种类型。对前两种类型,分别选择基于不完全叁点信息的近似策略和基于完全两点信息的近似策略,并利用广义灵敏度对这两种近似策略进行了研究和改进;对第叁种类型,结合全局近似策略精度较高和中范围近似策略计算量较小的优点,研究了将Rasmussen累积近似策略与基于完全两点信息近似策略相结合的MTPACA策略,该策略可以在保证近似精度的前提下,减小计算量,且易于工程实现。研究了基于广义灵敏度的MDO搜索策略。针对连续变量优化问题,引入广义灵敏度来求解设计变量的灵敏度信息,提出了基于复变量方法的广义既约梯度法;针对离散/连续混合变量优化问题,采用广义灵敏度分析方法分别计算连续变量和离散变量的灵敏度信息,并结合查点技术提出了基于广义灵敏度的混合变量优化算法。研究了并行子空间优化(Concurrent Subspace Optimization,CSSO)过程。系统分析了标准CSSO过程、改进的CSSO过程以及基于响应面的CSSO过程的优缺点,提出了相应的改进措施。综合前述的广义灵敏度分析技术、近似策略、搜索策略等研究成果,同时对移动限制策略进行了研究,在此基础上提出了基于广义灵敏度的并行子空间优化(Generalized Sensitivity Based Concurrent Subspace Optimization,GSBCSO)过程。与现有的CSSO过程相比,GSBCSO过程具有适应面广、计算量小等特点。将本文提出的方法成功应用于固体战略弹道导弹总体设计这类学科间耦合相对较弱的飞行器的优化设计问题中。首先建立了导弹总体设计问题在GSBCSO过程中的数学表述,然后运用GSBCSO过程对该问题进行了优化求解。优化结果表明,与现有方法相比,GSBCSO过程的运用可有效完成复杂系统的MDO问题,优化效率显着提高,本例充分证明了该方法的可行性和有效性。将本文提出的方法成功应用于高超声速飞行器总体设计这类学科间强耦合的飞行器优化设计问题。高超声速飞行器是典型的强耦合系统,适合使用GSBCSO过程来对其总体性能进行优化求解。优化结果表明:与多学科可行过程相比,GSBCSO过程在减少系统分析次数、降低计算复杂性的同时,一定程度地改善了高超声速飞行器的总体性能,这为高超声速飞行器进一步的总体设计研究奠定了基础。本文对飞行器MDO研究中的若干关键技术进行了较为深入的研究,且在飞行器设计实践中得到了成功应用,取得了良好的效果。论文为推动我国的MDO理论研究,促进MDO与工程相结合提供了一套较好的思路与方法,具有较大的理论和应用价值。
江爱朋, 邵之江, 钱积新[10]2004年在《基于简约SQP和混合自动微分的反应参数优化》文中指出针对甲醇烃动态过程反应参数优化问题,提出了一种基于混合自动微分技术和改进简约空间序列二次规划(rSQP)算法相结合的求解方法.该方法将动态优化问题离散化为以代数方程表示的非线性规划问题,利用问题结构稀疏、自由度相对较低,并含有大量等式约束等特点,以改进的简约空间序列二次规划算法为求解器来求解优化问题,并在求解过程中,采用混合自动微分技术获取优化问题的一阶导数信息和稀疏结构.计算结果表明,该方法的求解效率比差分求导的标准序列二次规划(SQP)算法高100多倍,比混合自动微分求导的SQP算法高10倍左右,另外求解精度也有显着提高.
参考文献：
[1]. 基于自动微分算法的过程系统优化[D]. 李翔. 浙江大学. 2003
[2]. 自动微分算法研究及其在过程系统优化中的应用[D]. 郑小青. 浙江大学. 2006
[3]. 炼油过程系统优化方法及应用研究[D]. 李进. 国防科学技术大学. 2005
[4]. 大规模简约空间SQP算法及其在过程系统优化中的应用[D]. 江爱朋. 浙江大学. 2005
[5]. 大规模动态过程优化的拟序贯算法研究[D]. 洪伟荣. 浙江大学. 2005
[6]. 基于非线性规划和混合求导的动态过程系统优化方法[C]. 江爱朋, 陈红, 王春林. 第二十九届中国控制会议论文集. 2010
[7]. 过程系统的大规模优化问题研究[D]. 仲卫涛. 浙江大学. 2001
[8]. 火电机组自动发电控制系统非线性特性与控制研究[D]. 陈晨. 北京交通大学. 2016
[9]. 飞行器多学科设计优化若干关键技术的研究与应用[D]. 颜力. 国防科学技术大学. 2006
[10]. 基于简约SQP和混合自动微分的反应参数优化[J]. 江爱朋, 邵之江, 钱积新. 浙江大学学报(工学版). 2004
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