2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、本文主要研究利用復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立聚合反應(yīng)分子量分布模型的方法和拓撲結(jié)構(gòu),并探索基于模型預(yù)估的控制分子量分布的新方法。 分子量分布曲線是分析聚合物性能最有效的指標,但是目前缺乏有效的在線測量手段,在線控制困難重重。需要建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以它的輸出代替對象的輸出分子量分布曲線,才能實現(xiàn)對象的在線控制。聚合過程是具有高度非線性的多變量復(fù)雜系統(tǒng),所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型需要在逼近分布曲線的同時表達出系統(tǒng)的動態(tài)特性,因而,本文采用由動態(tài)遞歸神

2、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和B樣條神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合而成的復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立分子量分布模型。 在復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立中,本文對分子量分布進行建模的同時,對釜內(nèi)溫度也建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,這樣可以彌補分子量分布模型無法感知未知擾動的缺陷。對模型中可測的擾動變量采用主元分析的方法,降低了多變量建模引起的過高的輸入維數(shù),提高了訓(xùn)練速度。 在控制中,本文提出了新的控制指標和控制策略,目標函數(shù)在分子量分布的誤差平方和的基礎(chǔ)上,加入了系統(tǒng)實測溫度與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出溫度

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