设计探索使用参数抽样(GUI)
这个例子展示了如何使用的示例和探索设计空间灵敏度分析仪。你探索不断搅拌釜反应器的设计(装运箱)产品浓度变化和生产成本降到最低。设计还必须考虑温度和浓度的不确定性输入提要的反应堆。
你探索装运箱设计,使用概率分布描述模型参数。你使用分布生成随机抽样并执行蒙特卡罗评估在这些采样点的设计。然后创建情节形象化的设计空间和选择最好的设计。然后使用最好的设计作为优化设计的初始猜测。
连续搅拌釜反应器(装运箱)模型
连续搅拌釜反应器(装运箱)是常见的在这个过程中产业。Simu金宝applink仿真®模型,sdoCSTR
夹套传热(即,模型。,non-adiabatic) tank reactor described in [1]. The CSTR is assumed to be perfectly mixed, with a single first-order exothermic and irreversible reaction,。、反应物转化为,产品。
在本例中,您使用以下两个装运箱模型,它使用基本的会计和能量守恒原则:
,- - -的浓度在装运箱和提要(kgmol / m ^ 3)
,,——装运箱,饲料,和冷却剂的温度[K]
和——体积流率(m ^ 3 / h)和材料的密度在装运箱(1 / m ^ 3)
和——高度[m]和激烈的横截面积(m ^ 2)装运箱。
——Pre-exponential非热能的因素的反应(1 / h)
和——反应的活化能和热(千卡/ kgmol)
玻耳兹曼的气体常数(千卡/ (kgmol * K))
和——热容(千卡/ K)和传热系数(千卡/ (m ^ 2 * K * h)]
打开仿真软件模型。金宝app
open_system (“sdoCSTR”);
装运箱设计问题
假设装运箱是圆柱形,冷却剂应用于圆柱的底部。优化装运箱横截面积,装运箱的高度,,以满足以下设计目标:
减少残余浓度的变化,。残留浓度变化影响装运箱的质量的产品。减少变化也提高了装运箱利润。
减少意味着冷却液温度。加热或冷却剂冷却夹克是昂贵的。冷却剂平均温度提高装运箱利润最小化。
饲料的质量对反应堆可以不同供应商之一。因此,设计必须允许供应饲料的浓度的变化,进料温度,。饲料的质量不同于供应商,供应商也在每个不同批量供应。
指定设计变量
打开灵敏度分析仪。在模型的仿真软金宝app件应用程序选项卡上,单击灵敏度分析仪下控制系统。打开应用程序和一个空的敏感性分析。
创建一个参数集,包括装运箱的设计变量一个
和h
和饲料变化参数FeedConc0
和FeedTemp0
。你对这些参数随机生成多个值评估装运箱设计。
在敏感性分析选项卡,选择参数下拉菜单,选择新。
在对话框中,选择
一个
,FeedCon0
,FeedTemp0
,h
。点击好吧。一个空参数集,
ParamSet
创建的参数集区域的应用程序的浏览器。
指定参数分布和相关性。ParamSet
将填充指定的参数值选择的随机分布:
样本
一个
从均匀分布在下界0.2 m ^ 2,上限2 m ^ 2。样本
h
从均匀分布与下界0.5 m和上限3 m。样本
FeedConc0
从正态分布的意思是10 kgmol / m ^ 3和标准偏差0.5 kgmol / m ^ 3。样本
FeedTemp0
从正态分布均值295 K和标准偏差3 K。指定
FeedCon0
和FeedTemp0
0.6协方差呈负相关。
使用以上产生100参数值分布和相关信息,点击生成值,并选择生成随机值。重复性的例子重置随机数发生器。
rng (“默认”)
在生成随机参数值对话框中,指定以下:
样品的数量设置为100
为参数
一个
选择统一的分布,设置下限为0.2和上限为2。为参数
FeedCon0
选择正常的分布,μ
10、σ
0.5、检查阐述
。为参数
FeedTemp0
选择正常的分布,μ
到295年,σ
3、检查阐述
。为参数
h
选择统一的分布,设置下限为0.5和上限为3。在相关矩阵选项卡,设置
FeedCon0
,FeedTemp0
协方差为-0.6。点击好吧生成的参数值。
的ParamSet
表更新生成的参数值。注意,您可以手动编辑生成的参数值ParamSet
表。
绘制参数设置点击ParamSet
在参数设置区域的应用程序的浏览器。在情节选项卡上,选择散点图情节的画廊。情节显示生成的直方图参数对角和双向非对角的参数值。
请注意,由于随机数字生成器下面的情节和表中的特定的值可能不同于你得到的运行时的例子。
每一个标记的情节代表一行ParamSet
表,每一行是同时显示在所有的情节。之间的相关性FeedCon0
和FeedTemp0
可以看到的情节。
指定要求的评估
装运箱的设计需要最小化剩余浓度和减少的变化意味着冷却液温度。选择新的需求并点击信号特性创建一个要求尽量减少残留浓度变化。
在创造需求对话框中,指定以下字段:
在财产下拉列表中,选择信号方差。
在类型下拉列表中,选择最小化。
在选择信号区域,选择一个记录信号应用的要求。这样做,点击+。一个
创建信号组
对话框打开你指定记录的信号。在仿真软件模型金宝app中,单击的信号CA
的输出装运箱
块。现在的对话框显示这个信号。添加信号信号设置并点击好吧。
关闭信号属性要求对话框,单击对话框右上角的x。
关闭创造需求对话框。一个新的需求,SignalProperty
中列出的需求区域的应用程序的浏览器
右键单击
SignalProperty
中,选择重命名;重命名的要求ConcVar
。
选择新的需求并点击信号特性创建一个需求减少冷却剂平均(块的输出sdoCSTR /控制器
)温度。
在创造需求对话框中,指定以下字段:
在财产下拉列表中,选择信号的意思是。
在类型下拉列表中,选择最小化。
在选择信号区域,添加
sdoCSTR /控制器
信号的要求。
关闭创造需求对话框。一个新的需求,SignalProperty
创建的需求区域的应用程序的浏览器。重命名的要求CoolMean
。
评估
在敏感性分析选项卡上,单击选择评估。默认情况下,所有的需求将会被评估。点击评估模型评估ConcVar
和CoolMean
要求每一行的参数值ParamSet
。注意你可以加快评估通过使用并行计算如果你有并行计算工具箱(TM),或者使用快速重启。有关更多信息,请参见“使用并行计算灵敏度分析”和“使用快速启动模式”在灵敏度分析模型设计优化™文档。金宝app
结果散点图显示每个参数对每个需求更新在模型评估。年底评估表创建与评估结果,评估结果表中的每一行包含值一个
,FeedCon0
,FeedTemp0
,h
和由此产生的需求值ConcVar
和CoolMean
。评价结果存储在EvalResult
变量结果区域的应用。
分析评价结果
结果散点图EvalResult
显示,CoolMean
呈负相关,h
(增加h
减少CoolMean
),较低的值h
会导致高值ConcVar
。情节显示低的值一个
会导致高值ConcVar
,但从故事情节如何尚不清楚一个
与ConcVar
或CoolMean
或者哪些参数影响ConcVar
最多。进一步调查,统计数据选项卡上,选择所有的分析方法和类型,然后单击计算统计数据。这个执行分析评价结果并创建一个龙卷风的阴谋。龙卷风图显示了每个参数的影响在每个要求:
h
呈负相关,CoolMean
,是影响的参数CoolMean
最多。一个
呈负相关,CoolMean
。FeedCon0
和FeedTemp0
具有负相关性,CoolMean
。一个
呈负相关,ConcVar
,是影响的参数ConcVar
最多。h
呈负相关,ConcVar
。FeedCon0
和FeedTemp0
有复杂的相关性ConVar
,但有最小的相关性ConcVar
。
分析表明,选择一个大的h
,以减少CoolMean
和选择一个大型一个
减少CoolVar
似乎是一个好的设计的选择。您可以通过创建一个等高线图证实了这一点CoolMean
和CoolVar
与h
和一个
。选择EvalResult
从结果浏览器区域的应用,情节点击选项卡中,情节的画廊等高线图。在等高线图选择h
为Y参数注意,大h
中值的一个
给低的值ConcVar
和CoolMean
。
选择一个初始猜测优化
通过减少对评价结果进行排序表h
,选择一个较低的行ConcVar
和CoolMean
值。右键单击选中的行,然后单击提取参数值。保存在提取的参数值ParamValues
变量结果区域的应用程序的浏览器。使用这些参数值作为优化的初始猜测。
优化
使用中的数据灵敏度分析仪创建一个优化问题优化一个
和h
。在敏感性分析选项卡单击优化,并选择创建响应优化会话。这将打开一个对话框来导入数据从敏感性分析响应的优化器。
选择两个
ConcVar
和CoolMean
进口需求。选择
ParamValues
导入作为优化设计变量。选择
EvalResult
在优化进口不确定的变量来使用。点击好吧导入数据响应优化器
配置响应优化器优化装运箱设计:
单击编辑的铅笔图标
ParamValues
设计变量设置,删除FeedCon0
和FeedTemp0
设计变量的变量集。
选择
EvalResult
作为不确定的变量设置,单击编辑的铅笔图标EvalResult
和删除一个
和h
不确定的变量集。
添加迭代块的变量ParamValues
(一个
和h
),和优化需求ConcVar
和CoolMean
改变在优化。
选择的变量
数据图
下拉列表,并选择迭代的阴谋
在添加图
下拉列表。点击优化。
优化最小化CoolMean
和ConcVar
在不同的存在FeedCon0
和FeedTemp0
。
相关的例子
学会如何探索装运箱设计空间使用sdo.evaluate
命令,看到设计探索使用参数抽样(代码)。
引用
[1]Bequette B.W.过程动力学:建模、分析和仿真。第1版。上台北:普伦蒂斯霍尔,1998年。
关闭模式
bdclose (“sdoCSTR”)