A platform for research: civil engineering, architecture and urbanism
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Nichtlineare stochastische Optimierung unter Unsicherheiten
10.1002/cite.200306137.abs
Das Treffen von Entscheidungen unter Berücksichtigung von Unsicherheiten wird in zahlreichen Fachrichtungen und Anwendungsgebieten als grundlegend wichtig erachtet. In dynamischen chemischen Prozessen existieren insbesondere Parameter, die üblicherweise unsicher sind und große Auswirkungen auf die Auslegung von Anlagen, die Betriebsdurchführung sowie auf die wirtschaftliche Analyse haben. Daher ist die Einbeziehung der Stochastik der unsicheren Variablen in die Formulierung eines Optimierungsproblems in Hinblick auf ein optimales Prozessdesign sowie auf eine robuste Prozessführung notwendig. Infolgedessen ist die effiziente Optimierung unter Wahrscheinlichkeitsrestriktionen zu einem wichtigen Forschungsgebiet in der Prozesssystemtechnik geworden. Ein neuer Lösungsansatz für die stochastische Optimierung dynamischer Systeme wird am Beispiel eines diskontinuierlichen Prozesses mit einem rigorosen Modell vorgestellt und angewandt.
Nonlinear Stochastic Optimization under Uncertainty
Robust decision making under uncertainty is considered to be of fundamental importance in numerous disciplines and application areas. In dynamic chemical processes in particular there are parameters which are usually uncertain, but may have a large impact on equipment decisions, plant operability, and economic analysis. Thus the consideration of the stochastic property of the uncertainties in the optimization approach is necessary for robust process design and operation. As a part of it, efficient chance constrained programming has become an important field of research in process systems engineering. A new approach is presented and applied for stochastic optimization problems of batch distillation with a detailed dynamic process model.
Nichtlineare stochastische Optimierung unter Unsicherheiten
10.1002/cite.200306137.abs
Das Treffen von Entscheidungen unter Berücksichtigung von Unsicherheiten wird in zahlreichen Fachrichtungen und Anwendungsgebieten als grundlegend wichtig erachtet. In dynamischen chemischen Prozessen existieren insbesondere Parameter, die üblicherweise unsicher sind und große Auswirkungen auf die Auslegung von Anlagen, die Betriebsdurchführung sowie auf die wirtschaftliche Analyse haben. Daher ist die Einbeziehung der Stochastik der unsicheren Variablen in die Formulierung eines Optimierungsproblems in Hinblick auf ein optimales Prozessdesign sowie auf eine robuste Prozessführung notwendig. Infolgedessen ist die effiziente Optimierung unter Wahrscheinlichkeitsrestriktionen zu einem wichtigen Forschungsgebiet in der Prozesssystemtechnik geworden. Ein neuer Lösungsansatz für die stochastische Optimierung dynamischer Systeme wird am Beispiel eines diskontinuierlichen Prozesses mit einem rigorosen Modell vorgestellt und angewandt.
Nonlinear Stochastic Optimization under Uncertainty
Robust decision making under uncertainty is considered to be of fundamental importance in numerous disciplines and application areas. In dynamic chemical processes in particular there are parameters which are usually uncertain, but may have a large impact on equipment decisions, plant operability, and economic analysis. Thus the consideration of the stochastic property of the uncertainties in the optimization approach is necessary for robust process design and operation. As a part of it, efficient chance constrained programming has become an important field of research in process systems engineering. A new approach is presented and applied for stochastic optimization problems of batch distillation with a detailed dynamic process model.
Nichtlineare stochastische Optimierung unter Unsicherheiten
Arellano‐Garcia, H. (author) / Martini, W. (author) / Wendt, M. (author) / Li, P. (author) / Wozny, G. (author)
Chemie Ingenieur Technik ; 75 ; 814-822
2003-07-04
9 pages
Article (Journal)
Electronic Resource
English
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