轻烃回收流程模拟与神经网络多步预测控制的开题报告_第1页
轻烃回收流程模拟与神经网络多步预测控制的开题报告_第2页
轻烃回收流程模拟与神经网络多步预测控制的开题报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

轻烃回收流程模拟与神经网络多步预测控制的开题报告一、选题背景随着石油化工行业的快速发展，轻烃类化合物的生产需求不断增加。然而，传统的轻烃回收工艺存在能耗高、生产效率低等问题，难以满足现代化生产要求。同时，传统的控制方法存在反应滞后、响应时间长等问题，难以实现精准控制。为了解决这些问题，现代化的轻烃回收流程模拟与神经网络多步预测控制技术逐渐被引入该领域。二、研究目的和内容本文旨在探究轻烃回收流程的模拟以及神经网络多步预测控制技术在该领域的应用，具体研究内容包括以下几个方面：1.总体框架设计：建立轻烃回收流程模拟与神经网络多步预测控制的总体框架，包括硬件、软件和参数设置等。2.模拟方法研究：通过具体实验，确定轻烃回收流程模拟的方法与流程，并对模拟结果进行验证和分析。3.神经网络多步预测技术研究：将神经网络多步预测技术应用于轻烃回收控制中，探究其对轻烃回收效果的提高及控制精度的增强等方面的影响。4.实验设计：通过实验数据对模拟及控制算法进行优化，提高轻烃回收生产的效率和质量。三、研究方法本文主要采用实验研究和模拟分析相结合的方法，具体包括以下方面：1.实验研究：通过实验对轻烃回收流程进行数据采集和分析，确定回收流程的参数设置和控制基础。2.模拟分析：基于实验数据与历史数据，建立轻烃回收流程模拟，并对模拟结果进行优化和验证。3.算法优化：通过实验及模拟数据对控制算法进行优化，并对控制效果进行检验。四、预期成果本次研究的预期成果包括以下几个方面：1.建立轻烃回收流程模拟与神经网络多步预测控制的总体框架，并在实验中验证。2.完成轻烃回收流程模拟，并对模拟结果进行分析和优化。3.完成神经网络多步预测技术在轻烃回收中的应用，并对其效果进行验证及优化。4.完成轻烃回收流程的控制算法设计、优化、实现及效果检验。五、进度安排1.第一阶段：文献调研及总体框架设计（3月份）2.第二阶段：模拟方法研究（3月份-5月份）3.第三阶段：神经网络多步预测技术研究（5月份-7月份）4.第四阶段：实验设计及控制效果检验（7月份-10月份）5.第五阶段：论文撰写和论文答辩（10月份-12月份）以上为本研究的大致进度安排，具体实施进度及情况以实际执行情况为准，预期完成时间为12月份。六、结论通过本次研究，我们可以得到在轻烃回收流程模拟及神经网络多步预测控制技术方面的结果，并在实验数据及模拟分析的基础上进行优化及验

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论