一种求解阻塞流水车间多目标调度的离散差分进化算法

针对流水车间中产品不存在缓冲区的多目标优化问题,研究了阻塞流水车间的最大完工时间和总流程时间的最小化问题,提出了一种多目标离散差分进化（Multi-objective Discrete Differential Evolution,MDDE）算法搜索Pareto最优调度解。MDDE的变异个体通过非支配解或当前解的邻域随机产生,实验个体通过交叉操作产生,而选择过程则设计为一种多目标选择策略。此外,算法还混合了一种基于插入的Pareto局部搜索方法。基于标准测试算例的数值仿真实验表明,MDDE算法获得的非支配解集在Inverted Generational Distance、Set Coverage和Hypervolume性能指标上均有较好的表现。     

两亲共聚物SMASS对水煤浆流变学性能的影响

合成了一系列接枝率不同的两亲性共聚物分散剂——对氨基苯磺酸接枝马来酸酐-苯乙烯共聚物(SMASS),并用氢核磁共振及红外光谱对其结构进行了表征。通过测量接触角,发现该分散剂能有效改善煤表面的亲水性;运用高级旋转流变仪研究了水煤浆自身浓度、分散剂及其用量对水煤浆流变性能及稳定性的影响。实验结果表明分散剂能有效降低水煤浆的表观黏度和屈服应力,大幅提高水煤浆的稳定性,并且发现接枝率为0.28的SMASS1效果最好。进一步对比了接枝率均为0.50左右的SMASS2(接枝率为0.49)和氨基萘磺酸接枝马来酸酐-苯乙烯共聚物SMANS2 (接枝率为0.50),及一种木质素类商用添加剂(AD)对水煤浆降黏增稳的影响,发现SMASS2的综合效果最好。由此证明,SMASS是一种新型有效且相对廉价的水煤浆分散剂,具有良好的工业应用前景。     

聚氨酯反应挤出过程的数值模拟

采用三维有限元数值模拟结合标量混合分析方法,研究了反应物进料状态、转速及进料单体物质的量之比对聚氨酯在双螺杆挤出机中反应挤出过程的影响。反应进程不仅受停留时间控制,还与组分的均化程度有关。受组分浓度分布的影响,相比于预混进料,采用非预混进料方式导致反应程度较低;提高螺杆转速虽可加速均化过程,但却导致物料在挤出机中的停留时间缩短,因此需结合反应混合特性选取最优转速。通过数值模拟发现,采用90 r/min转速能达到较高反应程度。另外,模拟计算了不同预聚程度进料对反应挤出过程的影响。结果表明,采用二次投料法可阶段性控制聚合反应程度,提高反应挤出过程的稳定性,同时也便于为不同反应阶段的黏度范围匹配对应的反应器。     

带有量化的事件触发预测控制

针对存在量化的网络控制系统,提出了一种基于事件触发机制的预测控制设计方法,其中,信号从传感器传送到控制器和从控制器传送到执行器时需要被量化。建立了带有事件发生器的网络化模型,设计了事件触发机制,给出了预测控制律的设计方法,分析了闭环系统稳定性条件。最后,通过数值仿真验证了本文方法的有效性。     

3,4-二(2-甲氧乙氧基)苯腈的简易合成

3,4-二(2-甲氧乙氧基)苯腈可以由3,4-二(2-甲氧乙氧基)苯甲醛制得,但是现有的制备方法反应条件苛刻、反应时间冗长。3,4-二(2-甲氧乙氧基)苯甲醛与羟胺盐酸盐在甲酸中反应,添加一定量的催化剂吡啶,在甲酸的回流温度下反应可在1h内完成,经过简单的后处理,3,4-二(2-甲氧乙氧基)苯腈的收率在92%以上,纯度在98%以上。     

O3/UV和O3/H2O2氧化法处理聚丙烯酰胺采油废水

为降低油田采油废水的化学需氧量（COD）负荷,提高其可生化性,采用O₃/UV和O₃/H₂O₂氧化法对聚丙烯酰胺采油废水进行处理,分别考察了氧化时间、H₂O₂与O₃物质的量之比、pH以及紫外灯功率对采油废水处理效果的影响。结果表明,与采用单独臭氧氧化相比,O₃/UV以及O₃/H₂O₂联用技术对采油废水中的COD及聚丙烯酰胺（PAM）的去除效果更为显著,废水可生化性均有所提高,且O₃/H₂O₂氧化法对采油废水的可生化性提高程度更大。O₃/UV氧化法对于聚丙烯酰胺采油废水可生化性影响的最佳条件为：pH=8.0,O₃质量浓度为19.7 mg/L,紫外灯功率为18 W,氧化时间为30 min,可生化性（B/C）提高至0.092;O₃/H₂O₂氧化法对于聚丙烯酰胺采油废水可生化性影响的最佳条件为：pH=8.0,O₃质量浓度为19.7 mg/L,H₂O₂与O₃物质的量之比为0.3,氧化时间为30 min,B/C提高至0.175。氧化预处理提高了废水的可生化性,减轻了后续生化处理压力。     

煤直接液化浆态反应器内气-浆流动与反应的CFD模拟

以褐煤直接液化小试反应器为研究对象,将反应器内气-液-固三相流动简化为气-浆两相流动,使用Fluent 14.0及双流体模型,模拟预测高温、高压条件下气-浆两相流动及反应的耦合过程。对反应器内等温流场进行了三维瞬态模拟,结果表明：反应器内总体气含率较低,约为0.016 5;气-浆流速较低,且壁面附近浆液回流和返混显著;浆液在反应器内平均停留时间约为70 min,与液化反应所需时间匹配。使用Matlab最小二乘曲线拟合方法,获得褐煤在430℃、10 MPa下的液化反应速率常数,通过用户自定义函数（UDF）将动力学参数导入Fluent求解器,对反应器内流动和反应过程耦合求解。结果显示：反应器出口处煤的转化率约为89.25%,沥青质（PAA）和油气（OG）产率分别为26.33%和61.81%,与测量值吻合。此数学模型及数值方法有望应用于中试及工业装置,指导液化工艺优化和反应器的设计放大。     

钛白酸解尾渣旋流分级数值模拟与实验研究

针对酸解尾渣旋流分级过程中分离精度较低的问题,采用数值模拟和实验验证的方式对工艺进行优化。模拟研究表明：当进口速度为1.78 m/s时,高钛品位的粗颗粒的回收效率是91.1%,TiO₂回收率偏低;当进口速度为2.78 m/s时,杂质细颗粒的分离效率是62.9%,显著降低。为保证高分离精度,进口速度需控制在2.28 m/s。进一步研究表明,当进口速度为2.28 m/s时,分级后溢流产物的体积平均粒径（D[4,3]）为9.2 μm,底流产物的体积平均粒径可达43.6 μm,有90.3%的杂质细颗粒得到脱除,二氧化钛回收率可达59.3%。     

EAA-g-MPEG的合成及其对HDPE的亲水改性

以乙烯-丙烯酸（EAA）共聚物及聚乙二醇单甲醚（MPEG）为主要原料,通过酯化反应制备了一系列接枝共聚物EAA-g-MPEG,并将其与高密度聚乙烯（HDPE）共混制得改性薄膜。研究了反应条件对接枝反应的影响,通过FT-IR、TG、DSC等方法研究了接枝产物的结构及其热性能。结果表明,随着侧链MPEG分子量的提高,产物接枝率逐渐下降;随接枝率的提高及侧链长度的增长,产物热稳定性下降;随接枝率的提高,产物的结晶熔融峰向高温方向移动,结晶性变好;EAA-g-MPEG可有效改善HDPE的表面亲水性能,当其质量分数为10%时,可使改性HDPE薄膜的水接触角由105°降至59°。     

基于即时学习的集成神经网络及其干点预测

针对单个神经网络泛化能力差、对不同样本预测精度波动大的问题,提出了一种基于即时学习集成神经网络方法。首先,基于训练样本,建立多个不同的神经网络模型。其次,根据即时学习的思想,在对样本进行预测时,在训练样本中寻找与预测样本最接近的若干邻近样本,根据各网络对邻近样本的训练误差,即时形成各神经网络的集成权重,实时构造集成神经网络模型,对预测样本进行预测。最后,将该方法应用于初顶石脑油干点的预测,相比于文献中提出的方法,得到了更好的预测结果。