沃尔夫冈·哈斯特。;阿图尔·施魏特曼（Artur M.Schweidtmann）。;亚历山大·米索斯 通过确定性全局优化设计和操作，选择有机朗肯循环的工作流体。 （英语） Zbl 1447.90058号 最佳方案。工程师。 21，第2期，517-536（2020）. 摘要：有机朗肯循环（ORC）的性能取决于工艺设计和操作。因此，同时优化一系列工作流体（WF）的设计和操作是一种很有前途的WF选择方法。为此，与局部或随机全局求解方法相比，确定性全局过程优化可以确保识别全局最优。然而，为大量WF提供准确的热力学模型，同时保持由此产生的优化问题的计算可处理性是一个开放的研究问题。我们通过人工神经网络（ANN）集成精确的热力学和输运性质，并用MAiNGO在简化的空间公式中解决设计问题。我们说明了柴油卡车余热回收ORC过程的方法。在自动预选122个WF后，根据从热力学库CoolProp检索的数据，为37个选定WF自动训练ANN。然后，我们分别对每个WF进行确定性全局优化设计和操作。其中，通过多目标优化研究了净发电量与投资成本之间的权衡。此外，热经济优化在两个目标之间找到了折衷方案。结果表明，在给定条件下，单芳香烃是一类很有前途的WF。在未来的工作中，所提出的方法和训练好的神经网络可以应用于各种能量过程的设计。 引用于1文件 MSC公司： 90C29型 多目标规划 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 90 C90 数学规划的应用 关键词：人工神经网络;混合建模;热经济优化;多目标优化;余热回收;MAiNGO组织 软件：CoolProp（冷却道具）;MC公司++;MAiNGO组织;Refprop公司;利比亚中央银行;安提戈内 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{W.R.Huster}等人，Optim。工程21，编号2，517--536（2020；Zbl 1447.90058） 全文： 内政部 参考文献： [1] Bao，J。；Zhao，L.，《有机朗肯循环工作流体和膨胀机选择综述》，《可再生能源评论》，24，325-342（2013）·doi:10.1016/j.rse.2013.03.040文件 [2] 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