【摘 要】
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该文建立了精馏过程的动态模型,采用面向对象的技术和Borland C++程序设计语言进行系统设计,研究了用塔板分段法对动态模型进行降阶的策略以及用人工神经网络对热力学性质进
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该文建立了精馏过程的动态模型,采用面向对象的技术和Borland C++程序设计语言进行系统设计,研究了用塔板分段法对动态模型进行降阶的策略以及用人工神经网络对热力学性质进行简化计算.塔板分段法是对动态模型降阶的简便有效的工具.该文用塔板分段法对严格动态模型进行降价,建立简化动态模型.该文首次用人工神经网络建立了汽液平衡、求焓和焓求温等多种物性简化模型.物性简化模型的计算速度可几十倍的提高,相对误差在2%以下.除此之外,还考察了人工神经网络自身的一些特点和影响因素,研究了网络结构、学习速率系数以及训练次数对训练结果的影响.将基于人工神经网络的热力学性质简化模型首次用于精馏过程动态模型.
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