автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Алгоритмы и комплексы программ нейронно-сетевого моделирования энергетических характеристик ступени центробежного компрессора

Условные обозначения.

Введение.

1. Современные методы и технические средства компьютерного моделирования энергетических характеристик ступеней центробежных компрессоров.

1.1 Анализ состояния и возможностей традиционных методов компьютерного моделирования энергетических характеристик ступеней центробежного компрессора.

1.2 Возможности и особенности искусственных нейронных сетей как инструмента моделирования сложных физических объектов и процессов.

1.3 Метакомпьютинг как средство повышения производительности вычислительных комплексов.

1.4 Цели и задачи диссертации.

2. Методика нейронно-сетевого моделирования. энергетических характеристик ступеней центробежного компрессора.

2.1 Методика создания нейронно-сетевой модели энергетических характеристик ступеней центробежного компрессора.

2.2 Алгоритм сокрап];ения размерности вектора входных переменных ступени центробежного компрессора.

2.3 Алгоритмы оценивания области достоверных значений нейронно-сетевой модели.

2.4 Алгоритм выбора структуры и размерности нейронной сети.

2.5 Выводы

3. Архитектура и программно-информационное обеспечение компьютерно-информационной системы моделирования энергетических характеристик ступени центробежного компрессора

3.1 Архитектура компьютерно-информационной системы моделирования энергетических характеристик ступени центробежного компрессора.

3.2 Пользовательский интерфейс компьютерно-информационной системы моделирования энергетических характеристик ступени центробежного компрессора.

3.3 Программное обеспечение компьютерно-информационной системы моделирования энергетических характеристик ступени центробежного компрессора.

3.4 Программное обеспечение средств создания нейронно-сетевой модели.

3.5 Выводы. . . . . . . 122 4. Разработка и применение комплекса программ оптимизации геометрических параметроб ступени центробежного компрессора.

4.1 Алгоритм оптимизации геометрических параметров ступени центробежного компрессора.

4.2 Алгоритм использования распределённых вычислений для оптимизации геометрических параметров ступени центробежного компрессора.

4.3. Архитектура и программное обеспечение программного комплекса оптимизации геометрических параметров ступени центробежного компрессора.

4.4. Анализ результатов оптимизации и вида полученных зависимостей.

4.5. Разработка методики проектирования ступеней ЦК.

4.6. Математическое моделирование режимов работы газоперекачивающей станции.

Основные результаты научных исследований.

Парк центробежного компрессорного оборудования потребляет по разным оценкам от 14 до 16 % всей производимой энергии промышленно-развитых стран. Очевидно, что задача оптимального выбора основного оборудования компрессорных станций представляет большое народнохозяйственное значение, как с точки зрения уменьшения нагрузки на производителей электроэнергии, так и с точки зрения снижения воздействия на окружающую среду, поскольку практически вся потребляемая компрессором энергия выделяется в виде тепловой при транспортировке сжатого газа. В то же время для самих производителей сжатого газа важным является то, что наибольшие затраты в производстве газа составляет энергия на привод компрессора. Это говорит о важности именно для газодобывающей отрасли мероприятий, направленных на улучшение эксплуатационных показателей оборудования с целью снижения себестоимости производимого газа.

Основным методом оптимизации компрессорного оборудования был и остаётся до настоящего времени метод натурных испытаний. Не смотря на имеющееся преимущество, выражающееся в возможности получения однозначно достоверных результатов, данный метод имеет два существенных недостатка ограничивающих его применение, а именно, чрезвычайно высокую стоимость и большую длительность. Альтернативой данному подходу при оптимальном проектировании центробежных компрессоров служит метод математического моделирования. Однако, отсутствие полноценной теории движения газа внутри проточной части рабочего колеса не позволяет решать задачи оптимального проектирования с необходимой для инженерной практики точностью и скоростью, что ограничивало сферу применения данной методики. Дополнительным недостатком используемых в настоящее время методов математического моделирования являлся традиционно принятый выбор компрессоров на оптимальный (расчётный) режим работы, т. е. режим максимального КПД. Такой подход уместен и обоснован только в случае постоянной нагрузки на компрессорное оборудование. В реальных условиях эксплуатации около 70% времени компрессоры работают на нерасчётных режимах, что приводит к снижению КПД и увеличению потребляемой энергии.

Развитие вычислительной техники привело не только к количественному увеличению выполняемых операций в единицу времени, но и к развитию принципиально новых методов и методик прикладной математики. Так, появившиеся сравнительно недавно и получившие в последнее время активное распространение методы нейронно-сетевого моделирования объектов позволяют осуш;ествлять моделирование неизвестных, либо трудноформализуемых функциональных зависимостей. К данному классу можно отнести и зависимости энергетических характеристик центробежного компрессора от геометрии проточной части и параметров газа. Однако, отсутствие необходимых методик и рекомендаций не позволило до настоящего времени широко использовать указанный математический аппарат в области компрессоростроения. Проблемам устранения данных пробелов и разработки методик нейронно-сетевого моделирования энергетических характеристик ЦК посвящена настоящая работа.

Основные результаты научных исследований

1. Обобщена и развита методика применения аппарата искусственных нейронных сетей для решения задач математического моделирования и оптимизации энергетических характеристик промежуточных ступеней центробежного компрессора.

2. Предложена процедура оценивания степени влияния каждой компоненты входного вектора на значение выходной функции и способы понижения размерности вектора входных переменных, которые позволяют выявить незначимые и взаимозависимые переменные и, следовательно, упростить создаваемую модель объекта;

3. Показана необходимость оценивания области достоверных значений модели объекта, построенной с использованием искусственных нейронных сетей, особенно для случаев моделирования реальных объектов при размерности входного вектора - более 10.

4. Предложено три алгоритма оценивания области достоверных значений модели объекта, построенной с использованием искусственных нейронных сетей, позволяющие исключить попадание вектора входных параметров в область недостоверных значений модели объекта и повысить точность расчета энергетических характеристик ступени ЦК.

5. Предложены: - новый алгоритм оптимизации геометрических параметров ступени центробежного компрессора с целью выбора ступеней ЦК с наибольшим к.п.д. при различных (задаваемых при проектировании) требуемых от ступени напора и расхода газа.; - новый алгоритм использования распределенных вычислительных систем для оптимизации геометрических параметров ступени центробежного компрессора с целью увеличения производительности вычислительных ресурсов, имеющихся в распоряжении исследователя и уменьшения времени расчета или увеличения количества анализируемых результатов.

6 Предложена новая методика проектирования ступеней центробежных компрессоров, основанная на результатах оптимизации геометрических параметров ступени ЦК исходя из максимума к.п.д. компрессора в рабочей точке.

7. Разработана с использованием СУБД Access 97 комплекс программ нейронно-сетевого моделирования установившихся гидродинамических процессов происходяш;их внутри ступени центробежного компрессора, комплекс программ, расчета оптимальных геометрических параметров ступени ЦК. Разработанные комплексы программ могут быть использованы для моделирования и оптимизации режимов при работе компрессорного оборудования и выбора оптимальных геометрических параметров при проектировании компрессорного оборудования в различных областях, включая нефтегазовую, химической, автомобильную, энергетическую и другие виды промышленности.

8. С применением предложенных алгоритмов и комплексов программ нейронно-сетевого моделирования энергетических характеристик ступени ЦК выполнена оптимизация режимов работы компрессорного оборудования на газоперекачиваюп];их станциях Смоленского линейного производственного управления магистральных газопроводов предприятия "Лентрансгаз". Полученные результаты оптимизации позволяют уменьшить количество потребленной электроэнергии и повысить прибыльность работы предприятия "Лентрансгаз".

1. Анисимов С.А., Газодинамический расчет центробежных компрессоров поэлементным методом (метод ЛПИ). Л.: ЛПИ, 1976.-135с.

2. Анисимов С.А., Шерстюков В.А., Апанасенко А.И.и др. Исследование двухъярусных лопаточных диффузоров центробежного компрессора. Изв. вузов. Энергетика, N 4, 1978.

3. Апанасенко Л.И., Исследование работы и расчет характеристик центробежных компрессорных ступеней. Дне. канд. техн. наук, Л.:ЛПИ,1976.-299с.

4. Балье О.Е. Модель течения в рабочих колесах центробежных компрессоров. Тр. аамер. общ-ва инж.-мех. Сер. А, 1978 №1, с. 161-179.

5. Битюцкий А.Я. Совершенствование системного анализа теплотехнических устройств. Материалы 1-ой городской научно-практической конференции молодых ученых и студентов г.Смоленска. Смоленск 1998г.

6. Битюцкий А.Я., Никифоров А.Г. Применение нейронных сетевых моделей в задачах энергосбережения. Тезисы 2-ой всероссийской научно

7. Ю.Богумирский Б. Энциклопедия Windows 98 (второе издание). СПб.: Питер-Пресс. 1998. 896с.

8. П.Ботт Э. Microsoft Office для Windows 95 без проблем. М.: Бином. 1996. 862с.12. ботг Э. Windows 95. М.: Бином. 1996. 780с.

9. Браун С. Visual Basic 5: учебный курс. СПб.: Питер-Пресс. 2000. 576с.

10. Бухарин H.H. Исследование канально-лопаточных диффузоров центробежных компрессоров, Автореф. дне. канд. тех. наук. Л.: ЛПИ 1966. 17 с.

11. Бухарин H.H. Моделирование характеристик низконапорных центробежных компрессоров. Л. Машиностроение, 1988 г. 263 с.

12. Возневич Э. Delphi: Object Pascal в среде визуального программирования. Полный курс для самостоятельного иззд1ения. М.: Бином. 1996. 863с.

13. П.Воронова Ю.А. Расчетный анализ течения вязкого сжимаемого газа в малорасходном рабочем колесе центробежного компрессора канального типа. Сб. тез. докл. Всероссиского молодежного научного Форума "Интеллектуальный потенциал России в 21 век". Спб, 1995.

14. Гайдышев И. Анализ и обработка данных: специальный справочник. СПб.: Питер-Пресс. 2000. 752с.

15. Галеркин Ю.Б., Балябин A.B., Никифоров А.Г. Анализ обтекания лопаточных аппаратов с целью совершенствования метода проектирования рабочих колес центоробежных компрессоров. Сборник научных трудов МЭИ, № 9, часть 1, М., МЭИ, 1996

16. Галеркин Ю.Б., Рекстин Ф.С. Методы исследования центробежных компрессорных машин. Л: Машиностроение, 1969.

17. Галеркин Ю.Б., Серегин B.C. Высокооборотный передатчик давления с переключающим устройством для исследования течения газа во вращающихся роторах турбомашин. Энергетика (Известия Вузов), N 5, 1963.

18. Галеркин Ю.Б., Митрофанов В.П.и др. Исследование рабочих колес конструкции ЛПИ применительно к типичным ступеням стационарных центробежных компрессоров. Отчет 9337. Спб. ЛПИ, 1976.

19. Галеркин Ю.Б., Данилов К.А., Попова Е.Ю. Численное моделирование центробежных компрессорных ступеней (физические основы, современное состояние). Компрессорная техника и пневматика. Вып. 2, АСКОМП, СПб, 1993.

20. Галеркин Ю.Б., Попова Е.Ю. Промышленные центробежные компрессоры, физические основы рабочего процесса, применение численных методов для решения задач оптимального проектирования и оптимальной эксплуатации. СПб.:СПбГТУ, 1994.

21. Галеркин Ю.Б., Данилов К.А., Митрофанов В.П., Попова Е.Ю. К использованию численных методов при проектировании проточной части центробежных компрессоров. СПб.:СПбГТУ, 1996.

22. Говорухин И., Цибулин В. Компьютер в математическом исследовании. Учебный курс. СПб.: Питер-Пресс. 2000. 624с.

23. ЗЕГорбань А.Н. Обобщенная аппроксимационная теорема и вычислительные возможности нейронных сетей // Сиб. жури, вычисл. математики / РАН. Сиб. отд-ние. Новосибирск, 1998. - Т.1, №1. - с.11-24.

24. Горбань А.Н., Миркес Е.М. Логически прозрачные нейронные сети для производства знаний из данных. Вычислительный центр СО РАН в г. Красноярске. Красноярск, 1997. 12 с. (Рукопись деп. в ВИНИТИ 17.07.97, № 2434-В97).

25. Гулиа Н.В. Инерционные аккумуляторы энергии. Издательство Воронежского университета, Воронеж, 1973г. 236 с.

26. Гулиа Н.В. Накопители энергии. М., Наука, 1980. 152 с.

27. Данилов К. А. Создание математической модели и программных комплексов для оптимального газодинамического проектирования холодильных ценробежных компрессоров. Дне. канд. техн.наук. СПб .: СПбГТУ, 1999. 176 с.

28. Дарахвелидзе П., Марков Е. Delphi 4. СПб.: БХВ-Санкт-Петербург. 1999. 816с.

29. Ден Г.Н. Механика потока в центробежных компрессорах. Л.: Машиностроение, 1973. 268 с.

30. Джонстон Дж.П. Подавление турбулентности в течениях со сдвигом во вращающихся системах. Тр. Амер. об-ва инж.-мех. 1973, № 2. Теоретические основы расчетов, с. 131-140.

31. Доринг Э. Windows 95. Секреты и советы. М.: Бином. 1996. 586с.

32. Дьяконов В. M ATL AB : учебный курс. СПб.: Питер-Пресс. 2000. 560с.

33. Дьяконов В. Mathcad 2000: учебный курс. СПб.: Питер-Пресс. 2000. 592с.

34. Евгеньев С.С., Ибрагимов Ю.Ю., Якин СБ. Влияние формы вращающегося диска и неподвижной стенки на распределение давления между ними. В кн.: Исследования в области компрессорных машин. Казань. 1971.

35. Еженедельник авиации и космической технологии. /Изд. на русском языке/ сентябрь 1990г. (США)

36. Зыков В.И. Исследование аэродинамики межступенчатых каналов центробежного компрессора. Автореф. дис.к.т.н.:Л., 1965.

37. Зыков В.И., Рухамин Г.И., Селезнев К.П. Расчет и оптимизация входных патрубков турбокомпрессоров. Энергомашиностроение N 7, 1983.

38. Идельчик И.Е. Справочник по гидравлическим сопротивлениям. М.: Машиностроение, 1975. 464 с.

39. Калверт Ч. Программирование в Windows 95. Полный курс для самостоятельного изучения. М.: Бином. 1996. 689с.

40. Кирилов И.И. Теория турбомашин. Д.: Машиностроение, 1979. 536 с.

41. Коваленко В. Проблемы сетевых файловых систем. Открытые системы, N 3, 1999.

42. Козлов А.Е. Исследование эффективности стационарных центробежных компрессорных ступеней методом математического моделирования. Дис. канд. техн.наук. Л.: ЛПИ, 1977. 319 с.

43. Костюченко А.Ф. и др. Математическая модель промежуточной компрессорной ступени и многоцелевой комплекс программ для систем автоматизированного проекирования. ЦИНТИХИМНЕФТЕМАШ, № 1731, М., 1987.

44. Кэнту М. Delphi 5 для профессионалов. СПб.: Питер-Пресс. 1999. 944с.

45. Лойцянский Л.Г. Механика жидкостей и газа. М.: Наука, 1973. 736 с.

46. Макелви М. Visual Basic 4 без проблем. М.: Бином. 1996. 862 с.

47. Манс В. Windows 95 за 5 минут. М: Бином. 1996. 768с.

48. Меп1алкин В.П. Экспертные системы в химической технологии. М.: Химия. 1995. 367с.

49. Митрофанов В.П. Исследование течения газа в центробежных компрессорных колесах с различным характером распределения скоростей и нагрузки по лопаткам. Автореф. дис.к.т.н.:Л., 1977.

50. Михайлов В.А. Математическая модель для расчета энергетических характеристик центробежных компрессорных ступеней в квазитрехмерной постановке. Дис. канд. техн.наук. Л.: ЛПИ, 1985. 245 с.

51. Мюллер С. Модернизация и ремонт персональных компьютеров. М.: Бином. 1996. 890с.

52. Никитин A.A., Селезнев К.П., Шкарбуль СП. Исследование входных патрубков центробежных компрессоров. Энергомашиностроение, N 9, 1966.

53. Никифоров А.Г. Исследование потерь в двухзвенной ступени центробежного компрессора. Дис. канд. техн. наук. Л.: ЛПИ, 1973. 251 с.

54. Новиков Ф.А. Дискретная математика для программистов. СПб.: Питер-Пресс. 2000. 304с.бЗ.Олифер В., Олифер И. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы. СПб.: Питер-Пресс. 1999. 672с.64.0рлик С. Секреты Delphi на примерах. М.: Бином. 1996. 880с.

55. Попова Е.Ю. Оптимизация осноных параметров ступеней турбо машин на основе математического моделирования. Дис. канд. тех. наук. СПб: СПбГТУ 1991.275 с.

56. Пфляйдерер К. Лопаточные машины для жидкостей и газов. М.: Машгиз, 1960 683 с.-16967. Разработка приложений Microsoft Access для Windows 95. Microsoft Corporation. 1995.

57. Раухман Б.С., Гольдин A.B. Решение прямой задачи обтекания двухмерной решетки профилей на электронно-вычислительной машине. Л.: Труды ЦКТИ, вып. 61, 1965.

58. Раухман B.C. Расчет обтекания несжимаемой жидкостью решеток профилей на осесимметричной поверхности тока в слое переменной толщины. Изв. АН СССР, МЖГ, 1971, N 1.

59. Ремезова Е.С. Расчет потока в рабочем колесе малого расхода центробежного компрессора высокого давления. Дипломная работа, СПбГТУ, 1993.

60. Рис В.Ф. Центробежные компрессорные машины. Л.: Машиностроение, 1964.

61. Рис В.Ф. Центробежные компрессорные машины. Л.: Машиностроение, 1981.

62. Рихтер Дж. Windows для профессионалов. СПб.: Питер-Пресс. 2000. 752с.

63. Робинсон С. Microsoft Access 97: учебный курс. СПб.: Питер-Пресс. 1998. 512с.

64. Садовский Н.И., Стрижак Л.Я., Васильев А.Н. Влияние числа Re и шероховатости поверхностей на характеристики малорасходных рабочих колес центробежных компрессоров высокого давления. Сумы: ЦИНТХИМНЕФТЕМАШ, 1989, 81 с.

65. Сальников B.C. Метод расчета течения газа в элементах турбомашин с помощью быстродействующих счетных машин. Институт им. П.И.Баранова. Техн. отчет N 170, 1964.

66. Селезнев К.П., Галеркин Ю.Б., Стрижак Л.Я., Зыков В.И. Исследование течения газа в колесах центробежных компрессоров. Одесса: Маяк, тезисы докладов, 1967.

67. Селезнев К.П., Галеркин Ю.Б. и др. Исследование течения газа в колесах центробежных компрессоров. Киев: Техника N 8, 1969.

68. Селезнев К.П., Галеркин Ю.Б. Центробежные компрессоры. Л.: Машиностроение, 1982.

69. Селезнев К.П., Галеркин Ю.Б. Теория и расчет тзфбокомпрессоров: Учеб. пособие для студентов вузов машиностроительных специальностей. Л.: Машиностроение, 1986.

70. Селезнев К.П., Галеркин Ю.Б. и др. О структуре потока в рабочем колесе центробежнго компрессора. Спб: Компрессорная техника и пневматика, вып. 4-5,1994.

71. Стрижак Л.Я. Исследование влияния формы межлопаточных каналов центробежного колса на его характеристики. Автореф. дис. . к.т.н.:Л., 1968.

72. Тихонов В.В. Разработка метода расчета энергетических характеристик ступени центробежного компрессора на основе математического моделирования рабочего процесса. Автореф. дис. . канд. техн.наук. Л.: ЛПИ, 1981.20 с.

73. Цимбал А. Технология CORBA для профессионалов. СПб.: Питер-Пресс. 2000. 624с.

74. Чернявский Л.К., Герасимов А.В. Особенности течения вязкой среды в межлопаточных каналах центробежных колес, спроектированных по методу ЛПИ.Труды ЛПИ, N 394, 1983.

75. Черкасский В.М., Романова Т.М., Кауль Р.А. Насосы, вентиляторы, компрессоры. М. "Энергия" 1968. 304 с.

76. Шкадрина А. Язык SQL: учебный курс. СПб.: Питер-Пресс. 2000. 592с.

77. Фоулер Х.С. Распределение скоростей и устойчивость течения во вращающемся канале. Тр. Амер. об-ва инж.-мех., 1968, № 3. Энергетические машины и установки, с. 17-25.

78. ФранкаП. С++: учебный курс. СПб.: Питер-Пресс. 2000. 528с.

79. Эккерт Б. Осевые и центробежные компрессоры. М.: Машгиз, 1959. 679 с.

80. Access. Ответы. Под редакцией Каратыгина С. М.: Бином. 1996. 845с.

81. ActiveX для профессионалов. СПб.: Питер-Пресс. 2000. 100с.

82. StatSoft, Inc. (1999). Электронный учебник по статистике. Москва,

83. StatSoft. WEB: http://www.statsoft.ru/home/textbook/default.htm.

84. Baldwin В^., Lomax П. Thin Layer Approximation and Algebraic Model for Separated Turbulent Flow. AIAA Paper 78-257, Jan. 1978.

85. Catlett C. and Smarr L. Metacomputing. CACM, 35(6):44-52, 1992.

86. Chapman D.R. Computational Aerodynamics Development and Outlook. AIAA Paper N 79-0129, Jan. 1979.

87. Dawes W.N. Development of a 3D Navier Stokes solver for applications to all types of Turbomachinery. AS ME paper 88-GT-70, 1988.

88. Galerkin I., Danilov K., Popova E. (a). Universal Modeling for Centrifugal Compressors New Step in Progress. S Y M K O M 95, Lodz, 1995.

89. Galerkin I., Danilov K., Popova E. (b). Universal Modeling for Centrifugal Compressors Optimal Design. VDI Berichte, N 1208, Hannover, 1995.

90. Galerkin I., Danilov K., Popova E. (c). Universal Modeling for Centrifugal Compressors Gas Dynamic Design and Optimization Concepts and Application. Yokohama International Gas Turbine Congress, Yokohama, 1995.

91. Gallus H.E. Recent Research Work on Turbomachinery Flow. Yokohama International Gas Turbine Congress, Yokohama, 1995.

92. Goldstine H.H., J.von Neumann. On the Principles of Large Scale Computing Machines, John von Neumann Collected Works. Voll. 5, Macmillan, New York, 1963.

93. Jones J.P., Brickell C. Second evaluation ofjob queuing/scheduling software. NAS Technical Report, June 1997, http://science.nas.nasa.gov/Pubs/ TechReports/NASreports/NAS-97-013/jms.eval.rep2.html

94. I.Jones J.P. NAS requirements checklist for job queuing/scheduling software. NAS Technical Report, April 1996. http://parallel.nas.nasa.gov/parallel/jms/

95. Kauffmann W.J., Smarr L.L. Supercomputing and the transformation of science, Scientific American Library, New York.

96. Luecke J.R., Benetschik H., Lohmann A., Gallus H.E. Numerical Investigation of Three-Dimensional Separated Flows Inside an Annular Compressor Cascade. SYMKOM 95, Lodz, 1995.

97. Matsuo Y. Large-Scale Parallel Simulations of Unsteady Turbomachinery Flows (IGTC-112). Yokohama International Gas Turbine Congress, Yokohama, 1995.

98. Sorokes J.M. The Application of 3-D CFD in the Design of Industrial Radial Compressor Impellers. SYMKOM 95, Lodz, 1995.

99. Selesnev K.P., Riess W., Smirnov E.V., Strizhak L.J., Suslina I.P.,Sadowski N.I, Jetter E. Untersuchungen der Stufen mit kleinem Durchsatz der radialen Hochdruckverdichter. VDI Berichte, N 1208, Hannover, 1995.

100. Stevens R., Woodward P., DeFanti T., Catlett C. From the I-WAY to the National Technology Grid, CACM, 40(11):50-61,1997.

101. S. Yamaguchi, K.Kitajima, H. Yamaguchi, F. Nakamura. Applications of 3D Flow Analysis for Turbocharger Compressor Impeller (IGTC-77). Yokohama International Gas Turbine Congress, Yokohama, 1995.

102. Advanced Topics in Turbomachinery Technology Principal Lecture Series №2 (PLS-2) Editor D/Japikce. Concepts ETI, Inc. Norwich, Vermont 05055, USA, 1986.

103. Гордеев Л.С., Глебов М.Б. Применение искусственных нейронных сетей в задачах химической технологии // М.: РХТУ им. Д.И. Менделеева. -1998. -120 с.

104. Кафаров В.В., Мешалкин В.П. Анализ и синтез химико-технологических систем. М.: Химия, 1991. 432 с.

105. Глебов М.Б. Интенсификация процессов разделения азеотропных и химически взаимодействующих смесей на основе метода математического моделирования и аппарата искусственных нейронных сетей: Автореф. дис. докт. техн. наук. М.: РХТУ, 1996. - 32 с.

106. Кафаров В.В. Методы кибернетики в химии и химической технологии. — М.: Химия, 1985.-448 с.компрессора.1. Ступень ЦК : база длннмх

107. ОШ Таблицы Запросы Ш Формы1. РМ1пРМах

108. Веса сети (ступень компрессора) Веса сети (ступень ЦК мин макс) Диаграмма ЦК Минимум-Максимумарактеристики ступеней ЦК1. Отчеты Э Макросы Модули

109. Охкрыть Конструктор Созвать

110. Рис.П. 1 Таблицы банка данных КИС "Ступень ЦК".л Ступень ЦК : база данных

111. Ш Тагшицы Запросы Ё1 Формы1. Ввод РМ1п и РМах1. Диаграмма ступени ЦК

112. Расчетные характеристики ступенирактеристики ступеней ЦКд Отчеты 3 Макросы Модули01Крыть1. Конструктор Созвать

113. Рис.П.2 Формы банка данных КИС "Ступень ЦК"

114. Программа модуля обработки событий объекта "Кнопка67"

115. Option Compare Database Private dbCurrent As Database Private rstCurrent, rstCurrent2 As Recordset Dim NeuroNet(100, 10), PSI, KPD As Double1. Option Explicit

116. Private Sub ЗаголовокФормыСИск() End Sub

117. Private Sub Кнопка67СНск() Dim Summa, FMax, FMin, F, DeltaF As Double Dim i, j, k, Size(lO), Sloy As Integer FMin = 0 FMax = 0

118. DoCmd.OpenForm ("Ввод F Min и FMax"), acNormal, acFormEdit, acDialog DoCmd.RunMacro ("ОткрФорму")

119. Set dbCurrent = CurrentDb() 'Присваивает переменной значение текущей базы данных

120. Set rstCurrent = dbCurrent.OpenRecordset("FMinFMax", dbOpenTable)1. With rstCurrent1. MoveFirst1. FMin = .Fields(O)1. FMax = .Fields(l)1. Edit

121. Fields(O) = 0 .Fields(l) = 0 .Update .Close End With

122. NormirovkaVhodnDannyh 'Нормировка входных данных If (FMin = 0) Or (FMax = 0) Then1. Sloy = 2

123. Size(O) = 31 'Число входных переменных Size(l) = 31 'Размерность первого слоя нейросети Size(2) = 31

124. Size(3) = 2 Число выходных переменных

125. Set rstCurrent = dbCurrent.OpenRecordset("Beca сети (ступень ЦК мин макс)", dbOpenTable)

126. With rstCurrent .MoveFirst Forj = 1 ToSloy-i-1 For i = 1 To Size(j) Summa = 01. Fork = 1 To Size(j 1)

127. Summa = Summa + NeuroNet(k, j -1) * .Fields(k) Next

128. Summa = Summa + .Fields(Size(j -1) + 1) NeuroNet(i, j) = Sigmoida(Summa)1. MoveNext Next

129. MoveNext Next End With rstCurrent. Close

130. FMin = NeuroNet(l, 3) * (0.0684 0.0024) / 0.8 + 0.0024 - (0.0684 - 0.0024) / 8 FMax = NeuroNet(2, 3) * (0.126 - 0.0037) / 0.8 + 0.0037 - (0.126 - 0.0037) / 8 End If

131. DeltaF = (FMax FMin) / 4 NormirovkaDannyh2

132. Set rstCurrent = dbCurrent. OpenRecordset(" Диaгpaммa ЦК", dbOpenTable)1. With rstCurrent

133. Not (.BOF) Then .MoveFirst While Not (.EOF) .Delete .MoveNext Wend End If

134. For F = FMin To 1.01 * (FMax) Step DeltaF Raschet (F) If .EOF Then .AddNew .Update .MovePrevious End If .Edit

135. Fields(O) = F .Fields(l) = PSI .Fields(2) = KPD .Update .MoveNext Next End With rstCurrent. Close dbCurrent. Close

136. DoCmd.OpenForm ("Диаграмма ступени ЦК") End Sub

137. Public Function Sigmoida(x)

138. Sigmoida = 1 / (1 + Exp(-x)) End Function

139. Public Sub NormirovkaVhodnDannyhO

140. Set rstCurrent = dbCurrent.OpenRecordset("MHHHMyM-MaKCHMyM", dbOpenTable)1. With rstCurrent1. MoveFirst

141. NeuroNet(l, 0) = (Me!MU. .Fields(O)) / (.Fields(l) - .Fields(O))1. MoveNext .MoveNext

142. NeuroNet(2, 0) = (Me! DVT. .Fields(O)) / (.Fields(l) - .Fields(O)) .MoveNext

143. NeuroNet(3,0) = (Me! DYP. .Fields(O)) / (.Fields(l) - .Fields(O)) .MoveNext

144. NeuroNet(4, 0) = (Me! LRK. .Fields(O)) / (.Fields(l) - .Fields(O)) .MoveNext

145. NeuroNet(5,0) = (Me! ZRK. .Fields(O)) / (.Fields(l) - .Fields(O)) .MoveNext

146. NeuroNet(6, 0) = (Me! DELR. .Fields(O)) / (.Fields(l) - .Fields(O)) .MoveNext

147. NeuroNet(7, 0) = (Me!DO. .Fields(O)) / (.Fields(l) - .Fields(O)) .MoveNext

148. NeuroNet(8, 0) = (Me!Dl. .Fields(O)) / (.Fields(l) - .Fields(O)) .MoveNext

149. NeuroNet(9, 0) = (Me!D2. .Fields(O)) / (.Fields(l) - .Fields(O))1. NeuroNet(9, 0) = 01. MoveNext

150. NeuroNet(10, 0) = (Me Bl.- .Fields(O)) / (.Fields(l) .Fields(O)) .MoveNext

151. NeuroNet(ll,0) = (Me B2.- .Fields(O)) / (.Fields(l) .Fields(O)) .MoveNext

152. NeuroNet(12, 0) = (Me BLl. .Fields(0))/(.Fields(l) - .Fields(O)) .MoveNext

153. NeuroNet(13, 0) = (Me BL2. -.Fields(0))/(.Fields(l) .Fields(O)) .MoveNext

154. NeuroNet(14,0) = (Me RSI. .Fields(0))/(.Fields(l) - .Fields(O)) .MoveNext

155. NeuroNet(15,0) = (Me RS2. -.Fields(0))/(.Fields(l) .Fields(O)) .MoveNext

156. NeuroNet(16, 0) = (Me D3.- .Fields(O)) / (.Fields(l) .Fields(O)) .MoveNext

157. NeuroNet(17, 0) = (Me D4.- .Fields(O)) / (.Fields(l) .Fields(O)) .MoveNext

158. NeuroNet(18, 0) = (Me B3.- .Fields(O)) / (.Fields(l) .Fields(O)) .MoveNext

159. NeuroNet(19, 0) = (Me B4.- .Fields(O)) / (.Fields(l) .Fields(O)) .MoveNext

160. NeuroNet(20, 0) = (Me SM. -.Fields(0))/(.Fields(l) .Fields(O)) .MoveNext

161. NeuroNet(21,0) = (Me D5.- .Fields(O)) / (.Fields(l) .Fields(O)) .MoveNext

162. NeuroNet(22, 0) = (Me D6.- .Fields(0))/(.Fields(l)- .Fields(O)) .MoveNext

163. NeuroNet(23, 0) = (Me B5.- .Fields(0))/(.Fields(l)- .Fields(O)) .MoveNext

164. NeuroNet(24, 0) = (Me B6.- .Fields(O)) / (.Fields(l) .Fields(O)) .MoveNext

165. NeuroNet(25, 0) = (Me DOO. -.Fields(0))/(.Fields(l) .Fields(O))1. MoveNext

166. NeuroNet(26, 0) = (Me!R3. .Fields(O)) / (.Fields(l) - .Fields(O)) .MoveNext

167. NeuroNet(27, 0) = (Me! R4. .Fields(O)) / (.Fields(l) - .Fields(O)) .MoveNext

168. NeuroNet(28, 0) = (Me!LONA. .Fields(O)) / (.Fields(l) - .Fields(O)) .MoveNext

169. NeuroNet(29, 0) = (Me! BL5. .Fields(O)) / (.Fields(l) - .Fields(O)) .MoveNext

170. NeuroNet(30, 0) = (Me!ZONA. .Fields(O)) / (.Fields(l) - .Fields(O)) .MoveNext

171. NeuroNet(31, 0) = (Me! DELONA. .Fields(O)) / (.Fields( 1) - .Fields(O)) End With rstCurrent.Close End Sub

172. Public Sub Raschet(F) Dim Summa As Double Dim i, j, k, Size(lO), Sloy As Integer Sloy = 3

173. Size(O) = 32 "Число входных переменных Size(l) = 32 'Размерность первого слоя нейросети Size(2) = 32 Size(3) = 32

174. Size(4) = 2 Число выходных переменных

175. Summa = Summa + NeuroNet(k, j 1) * .Fields(k)1. Next

176. Summa = Summa + .Fields(Size() -1) + 1) NeuroNet(i, j) = Sigmoida(Summa) .MoveNext1. Next1. MoveNext1. Next

177. End With rstCurrent2.Close

178. Set rstCurrent2 = dbCurrent.OpenRecordset("MHHHMyM-MaKCHMyM", dbOpenTable)1. With rstCurrent21. MoveLast1. MovePrevious

179. PSI = NeuroNet(l, 4) * (.Fields(l) .Fields(O)) / 0.8 + .Fields(O) - (.Fields(l) - .Fields(O)) / 8 .MoveNext- 180

180. KPD = NeuroNet(2, 4) * (.Fields(l) .Fields(O)) / 0.8 + .Fields(O) - (.Fields(l) - .Fields(O)) / 8 End With rstCurrent2.Close End Sub

181. PubUc Sub NormirovkaDannyh2() Dim i As Integer1. Fori = 32 To 3 Step-1

182. NeuroNet(i, 0) = NeuroNet(i -1,0) Next End Subод