数据驱动模型和机理模型的结合,使得解决多尺度材料和过程设计问题更加高效和快速。这种模型组合策略被称为混合建模,由此产生的整个模型称为混合模型。 事实上,有三种不同类型的混合模型结构。如参考文献[5]所述,第一个并行结构(类型I)实际上...
研究人员在处理实际化工过程时,通过过程对象分析和数据采样,获取对象的机理信息和样本信息,建立化工过程的模型,用于过程优化和控制.然而,对于复杂模型,获取的部分机理信息通常不足以建立完整的机理模型;仅有的少量样本也不足以建立高精度的数据驱动模型.本课题针对仅已知部分机理信息和少量样本的情况下的高精度过程建模问...
为提高RH脱碳模型计算的精准度和应用的泛化性,提出一种机理和数据混合驱动的RH脱碳模型构建方法。首先,为更贴近实际生产过程的吹氧操作,采用即时学习算法预测RH脱碳过程的吹氧量;然后,针对脱碳方程中不同地点的脱碳量引入权值参数,结合历史数据通过即时学习算法确定参数值;最后,将权值参数代入脱碳机理模型,实现机理和数据...
通常来说,混合建模主要包括串联和并联两种方法(图1):(1)串联:数据驱动模块的输出作为输入传到机理模块中,当机理模型不能准确地描述某一动态时该方法非常有效,但需要的数据往往难以获得;(2)并联:数据驱动和机理模型同时模拟,两者输出加权获得最终模拟结果,该方法仅适用于简单系统。 图1混合建模模式。a) 串联,b)并联...