Semi-Infinite Optimization with Hybrid Models
Semi-Infinite Optimization with Hybrid Models
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混合模型的半无限优化
DOI：
10.1021/acs.iecr.2c00113
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发表时间：
2022
影响因子：
4.2
通讯作者：
Stuber, Matthew D.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wang, Chenyu;Wilhelm, Matthew E.;Stuber, Matthew D.
从基于模型的角度来看，性能/安全关键过程系统的稳健设计仍然是一个现有的挑战。混合第一性原理数据驱动模型有可能大幅提高模型预测准确性，更接近数字孪生概念。在此背景下，最坏情况下的工程设计的可行性和可靠性问题，产生了一类半无限计划（SIP）配方与混合模型作为耦合等式约束。利用缩减空间确定性全局优化方法，在多次迭代中将这类SIP求解到全局最优。这种方法证明了两个具有挑战性的案例研究：硝化反应器的废水处理系统，以解决最坏情况下的可行性验证的动态系统和三相分离系统困扰的数值域违规，以证明他们如何可以克服使用非光滑SIP制定混合模型和有效性约束。
The robust design of performance/safety-critical process systems, from a model-based perspective, remains an existing challenge. Hybrid first-principles data-driven models offer the potential to dramatically improve model prediction accuracy, stepping closer to the digital twin concept. Within this context, worst-case engineering design feasibility and reliability problems give rise to a class of semi-infinite program (SIP) formulations with hybrid models as coupling equality constraints. Reduced-space deterministic global optimization methods are exploited to solve this class of SIPs to ϵ-global optimality in finitely many iterations. This approach is demonstrated on two challenging case studies: a nitrification reactor for a wastewater treatment system to address worst-case feasibility verification of dynamical systems and a three-phase separation system plagued by numerical domain violations to demonstrate how they can be overcome using a nonsmooth SIP formulation with hybrid models and a validity constraint incorporated.
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DOI：
--
发表时间：
2015
期刊：
Optim. Methods Softw.
影响因子：
--
作者：
M. D. Stuber;Joseph K. Scott;P. I. Barton
通讯作者：
P. I. Barton
使用 McCormick 松弛在缩小的空间内确定性全局优化工艺流程
影响因子：
1.8
作者：
D. Bongartz;A. Mitsos
通讯作者：
A. Mitsos
DOI：
--
发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
--
作者：
M. D. Stuber
通讯作者：
M. D. Stuber
用于包含一组解决方案的间隔迭代
影响因子：
3.7
作者：
R. Krawczyk
通讯作者：
R. Krawczyk
洁净水中的氧传递测量
DOI：
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发表时间：
2003
期刊：
影响因子：
--
作者：
Zhen He;A. Petiraksakul;Warawitya Meesapya
通讯作者：
Warawitya Meesapya