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J-GLOBAL ID：201702230989063628   整理番号：17A1337541

改良された鶏群最適化アルゴリズムに基づいてボイラのNOx排出濃度を最適化した。【JST・京大機械翻訳】

NOx Emission Reduction of a Boiler Based on Ameliorated Chicken Swarm Optimization

著者 (5件)： Li Xia (燕山大学電气工程学院,河北秦皇島066004;河北科技師范学院数学与信息科技学院,河北秦皇島066004) ,  Niu Peifeng (燕山大学電气工程学院,河北秦皇島,066004) ,  Ma Yunpeng (燕山大学電气工程学院,河北秦皇島,066004) ,  Chen Ke (燕山大学電气工程学院,河北秦皇島,066004) ,  Wang Qiuya (燕山大学電气工程学院,河北秦皇島,066004)
資料名： Dongligongcheng Xuebao  (Dongligongcheng Xuebao)
巻： 37  号： 4  ページ： 293-300  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2678A  ISSN： 1674-7607  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ボイラのNOx排出濃度の最適な目標を達成するために,ニワトリ群最適化アルゴリズムの収束速度が遅く,早熟収束のような欠点を克服するために,本論文では,母鶏と小鶏の採餌行動を修正し,改良した鶏群最適化(A-CSO)アルゴリズムを得た。試験結果により,A-CSOアルゴリズムの性能は,粒子群最適化(PSO),重力探索アルゴリズム(PSO),およびエビ群最適化(PSO)アルゴリズムよりも優れていることを示した。ボイラにおけるNOx排出濃度の予測モデルを,A-CSOアルゴリズムおよび高速学習ネットワークを用いて確立し,そして,ボイラ運転中の調整可能パラメータを最適化し,そして,ボイラ燃焼最適化調整方法を,得ることを,行った。そして,それは,ボイラ燃焼のための最適化方法を,得ることができた。結果は以下を示した。最適化後、すべての条件下でのNOx排出濃度は明らかに低下し、相対的な降下率は文献[12]の結果より優れている。ボイラ燃焼におけるフライアッシュの炭素含有量の影響により、最適化後の酸素量と一次空気量を適切に調整することができ、ボイラーの高効率低汚染燃焼を達成することができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  *最適化 ,  ネットワーク ,  *アルゴリズム ,  予測モデル ,  最適化手法 ,  *ボイラ ,  フライアッシュ ,  重力
準シソーラス用語： 高効率 ,  探索アルゴリズム ,  粒子群最適化 ,  収束速度 ,  *NOx排出 ,  *最適アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： NOx emission concentration ,  fast-learning network ,  ameliorated chicken swarm optimization algorithm ,  boiler combustion optimization

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 鶏 ,  最適化アルゴリズム ,  ボイラ ,  NOx排出 ,  最適化