改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及CFD在MBR模擬仿真中的應(yīng)用研究.pdf

1、膜生物反應(yīng)器(MBR)作為污水處理領(lǐng)域中的新興技術(shù)，具有良好的發(fā)展前景，并且逐漸受到相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜遗c學(xué)者的重視。然而，膜污染嚴(yán)重影響了MBR技術(shù)的應(yīng)用效果，如何調(diào)節(jié)系統(tǒng)運(yùn)行條件和參數(shù)，減緩膜污染現(xiàn)象，以及如何建立膜污染的仿真模型已經(jīng)成為研究熱點(diǎn)。本文旨在建立影響MBR膜污染因素與表征膜污染程度的膜通量間的非線(xiàn)性關(guān)系，從而完成對(duì)膜通量的預(yù)測(cè)。
　　理論研究證明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù)，能夠建立輸入與輸出之間的復(fù)雜非線(xiàn)性關(guān)

2、系模型，在預(yù)測(cè)領(lǐng)域應(yīng)用比較廣泛。本文使用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)建立仿真預(yù)測(cè)模型，它屬于局部回歸的反饋網(wǎng)絡(luò)，具有關(guān)聯(lián)記憶功能，在預(yù)測(cè)精度上優(yōu)于傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但是，由于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍采用前饋網(wǎng)絡(luò)的梯度下降法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，因此存在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度慢、容易陷入局部極小值等缺陷，且有網(wǎng)絡(luò)權(quán)值敏感和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不易確定等問(wèn)題。針對(duì)這些問(wèn)題，引入粒子群優(yōu)化算法來(lái)優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)了權(quán)值和閾值的優(yōu)化，進(jìn)而避免上述問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用PSO優(yōu)化的WNN

3、預(yù)測(cè)精度有很大提升，且優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)比較穩(wěn)定。近些年深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到了廣泛應(yīng)用，本文建立深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBNs)預(yù)測(cè)模型，得出DBNs對(duì)MBR膜通量預(yù)測(cè)精度較高。
　　流體力學(xué)(CFD)模擬軟件可更直觀地模擬MBR污水處理過(guò)程。利用CFD模擬軟件進(jìn)行模擬時(shí)需要選擇物理模型，選擇適合的物理模型會(huì)使得模擬效果更好。之前對(duì)MBR模擬時(shí)大多選用湍流模型。而MBR中包含了氣體、液體和固體，所以本文考慮使用多相流進(jìn)行模擬。因此，本文中使用多