改进NSGA-Ⅱ算法在锅炉燃烧多目标优化中的应用 (2013年)

【文件属性】：
文件名称：改进NSGA-Ⅱ算法在锅炉燃烧多目标优化中的应用 (2013年)
文件大小：1.12MB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-31 13:24:15
工程技术 论文 提出改进非劣分类遗传算法NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉多目标燃烧优化中的应用, 优化的目标是锅炉热损失及NOx排放最小化。首先, 采用BP神经网络模型分别建立了300MW燃煤锅炉的NOx排放特性模型和锅炉热损失模型, 同时利用锅炉热态实验数据对模型进行了训练和验证, 结果表明, BP神经网络模型可以很好地预测锅炉的排放特性和锅炉的热损失特性。在建立的锅炉排放特性和热损失BP神经网络模型基础上, 采用非劣分类遗传算法对锅炉进行多目标优化, 针对NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉燃烧多目标优化问题应用中Pareto解集分布不理想