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、膜生物反應(yīng)器(MBR)的計算機仿真已經(jīng)成為當(dāng)今MBR模擬仿真的研究熱點。
  首先,針對MBR試驗周期長、費用高、設(shè)備密封不可見等缺陷,本文在對MBR的數(shù)學(xué)模型進行了深入研究的基礎(chǔ)上,結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的影響MBR膜通量的多因素線性回歸模型,運用以整代浮和四叉樹遞歸的建模方法,用VC++編程語言和OpenGL混合編程,研究、開發(fā)出了一套適合于MBR污水處理的速度快、效率高、可視化效果好的三維仿真系統(tǒng)。
 

2、 其次,針對MBR膜污染因子較為復(fù)雜且各因子之間相互交叉,本文用主元分析法實現(xiàn)輸入變量的降維和去相關(guān),求出影響膜污染最為明顯的三大因素:混合液懸浮固體、總阻力和操作壓力,接著用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立這三大參數(shù)與表征膜污染程度大小的膜通量之間關(guān)系的MBR智能仿真系統(tǒng)模型。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用梯度下降法,因而不可避免存在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度慢,對初始權(quán)值閾值敏感,容易陷入局部極小點等缺陷,而遺傳算法具有全局尋優(yōu)能力和初值無關(guān)性,具有較快的收斂速度,可防止

3、陷入局部極小的優(yōu)點。因此本文接著用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值閾值,建立基于GA-BP網(wǎng)絡(luò)的MBR膜污染預(yù)測模型。實驗研究表明,在相同條件下,經(jīng)過GA優(yōu)化后的MBR膜污染BP網(wǎng)絡(luò)模型對膜通量的預(yù)測效果明顯優(yōu)于未優(yōu)化的BP網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測效果,說明MBR膜污染的GA-BP模型較BP網(wǎng)絡(luò)模型更適合于模擬MBR膜污染過程。
  最后,在對MBR系統(tǒng)研究的過程中,針對MBR系統(tǒng)中的流場現(xiàn)象、濃度場傳質(zhì)以及在其中發(fā)生的生化反應(yīng)等現(xiàn)象,結(jié)合對

4、計算流體力學(xué)和計算傳質(zhì)學(xué)的研究,依據(jù)MBR膜系統(tǒng)的處理過程建立了基于計算流體力學(xué)的MBR仿真模型,通過該模型實現(xiàn)了對MBR膜系統(tǒng)流場的模擬。之后在模擬得到MBR系統(tǒng)流場的基礎(chǔ)上,又建立了基于計算傳質(zhì)學(xué)的MBR仿真模型,并將該模型應(yīng)用于MBR膜系統(tǒng)進行模擬,實現(xiàn)了對MBR濃度場的模擬仿真,并且通過tecplot軟件實現(xiàn)了對MBR濃度場的可視化。
  本文對MBR模擬仿真的研究結(jié)果、結(jié)論,不僅對于MBR仿真技術(shù)今后的研究、應(yīng)用都具有啟

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