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J-GLOBAL ID：202202257426264803   整理番号：22A0859567

重油熱分解モデルのパラメータ推定のためのマルチサブシステムによる膜計算最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A membrane computing optimization algorithm with multi-subsystems for parameter estimation of heavy oil thermal cracking model

著者 (4件)： Fu Jie (Rail Transit Department, Zhejiang Institute of Communications, Hangzhou, People’s Republic of China) ,  Wang Ning (State Key Laboratory of Industrial Control Technology, Institute of Cyber-Systems and Control, Zhejiang University, Hangzhou, People’s Republic of China) ,  Zhao Jinhui (College of Electrical Engineering, Zhejiang University of Water Resources and Electric Power, Hangzhou, People’s Republic of China) ,  Zang ShengChao (Rail Transit Department, Shandong Polytechnic, Jinan, People’s Republic of China)
資料名： International Journal of Intelligent Robotics and Applications  (International Journal of Intelligent Robotics and Applications)
巻： 6  号： 1  ページ： 139-151  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4474A  ISSN： 2366-5971  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 重油の熱分解は複雑な多変数で重要な石油化学反応プロセスである。正確な動力学モデルは,このプロセスのシミュレーションと解析にとって非常に重要である。本論文では,マルチサブシステム(MCOA)による膜計算最適化アルゴリズムを提案して,重油熱分解モデルのパラメータ推定問題を解決した。MCOAにおいて,入れ子膜構造と書き換え規則,交差規則,通信規則,およびあらゆるサブシステムに分布する変換規則を結合して,全体的探索能力と収束精度を改善した。5つのベンチマーク試験関数に関する研究は,MCOAが収束速度と解精度に関して他の3つの方法(RNA-GA,SGA,PSOPS)より優れていることを示した。また,MCOAは重油の熱分解モデルパラメータを推定するための有用で信頼できる技術である。実験結果は,MCOAによって得られたモデル曲線が測定データとよく一致することを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 収束 ,  *熱分解 ,  *重油 ,  *最適化手法 ,  石油化学 ,  通信 ,  膜構造 ,  *パラメータ推定 ,  パラメータ ,  書換え規則
準シソーラス用語： 収束速度 ,  モデルパラメータ ,  サブシステム ,  動力学モデル ,  ベンチマークテスト ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 膜計算最適化アルゴリズム ,  マルチサブシステム ,  重油熱分解モデル ,  パラメータ推定

分類 (2件)： 固体デバイス製造技術一般  (NC03030V) ,  燃料電池  (YB04040V)

タイトルに関連する用語 (8件)： 重油 ,  熱分解 ,  モデル ,  パラメータ推定 ,  マルチ ,  サブシステム ,  計算 ,  最適化アルゴリズム