鉄鋼リサイクルプロセスのための陰的で陽な双対モデル予測制御の定式化【JST・京大機械翻訳】

Ghezzi Andrea; Messerer Florian; Balocco Jacopo; Manzoni Vincenzo; Diehl Moritz

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202193446880 整理番号：22P0325779

鉄鋼リサイクルプロセスのための陰的で陽な双対モデル予測制御の定式化【JST・京大機械翻訳】

An Implicit and Explicit Dual Model Predictive Control Formulation for a Steel Recycling Process

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発行年： 2022年04月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年11月16日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

鋼リサイクルプロセスの陰的および陽的二重モデル予測制御の両方に対する定式化を提示した。プロセスは,未知の汚染物質含有量を有するいくつかの異なる鋼スクラップの組合せを選択することによって,新しい鋼の生産から成る。汚染物質含有量は,スクラップ組合せが溶融した後のみ測定でき,異なるスクラップヒープ中の汚染物質の推定を可能にする。最大量の汚染物質を制約することを通して,製品の高品質を確実にする間,生産コストを最小化すべきである。二重制御定式化は,調べた問題に対する不確実性低減とコスト最小化の間の最適探索-爆発トレードオフを達成できる。特に,予測におけるスクラップ選択に対する将来の汚染物質不確実性の依存性を考慮することによって,二重効果を得た。陰的定式化は,目的に対するアクティブ制約の影響を介して間接的に不確実性低減を促進し,一方,明示的定式化は,アクティブ探索を奨励するために不確実性に発見的コストを加える。簡易だが代表的な工業用鋼リサイクルプロセスの数値シミュレーションによって定式化を比較した。結果は,ロバストだが非二重定式化に関して2つの二重定式化の優位性を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

廃棄物処理 , 資源回収利用

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