Решение обратной задачи формирования молекулярно-массового распределения полимеров с использованием эвристических методов
https://doi.org/10.35164/0554-2901-2024-05-26-29
Аннотация
Разработана методика решения обратной задачи формирования молекулярно-массового распределения и оценки кинетической неоднородности катализаторов с использованием эвристических методов оптимизации. Поскольку количество активных центров полимеризации, определяющее число искомых параметров системы, неизвестно, то для гарантированного решения задачи выбран генетический алгоритм. Представлены основные шаги реализации алгоритма, позволяющего на основании единственного допущения о том, что распределение на каждом типе активных центров описывается одним из модельных распределений, в автоматическом режиме решить задачу подбора числа активных центров и долей каждого типа. Разработанная методика апробирована при исследовании кинетической неоднородности каталитической системы на основе сольвата хлорида гадолиния в производстве 1,4-цис-полиизопрена.
При поддержке: Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 24-21-00380, https://rscf.ru/project/24-21-00380/.
Об авторе
Э. Н. Мифтахов
Уфимский университет науки и технологий
Россия
Россия
Республика Башкортостан, Уфа
Список литературы
1. Monakov Y., Sigaeva N., Urazbaev V. Active sites of polymerization. Multiplicity: Stereospecific and kinetic heterogeneity. Leiden: Brill Acad. Publ., 2005. 397 p.
2. Захаров В.П., Мингалеев В.З., Берлин А.А., Насыров И.Ш., Жаворонков Д.А., Захарова Е.М. Кинетическая неоднородность титановых и неодимовых катализаторов производства 1,4-цисполиизопрена // Химическая физика. 2015. Т. 34, №3. С. 69–75.
3. Тихонов А.Н., Гончарский А.В., Степанов В.В., Ягола А.Г. Численные методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1990. 232 с.
4. Усманов Т.С., Усманов А.С., Усманов С.М., Ягола А.Г. Обратные задачи формирования молекулярно-массового распределения в процессах полимеризации // Вычислительные методы и программирование. 2006. Т. 7, №4. С. 294–299.
5. Усманов Т.С., Спивак С.И., Усманов С.М. Обратные задачи формирования молекулярно-массовых распределений. М.: Химия, 2004. 252 c.
6. Бигаева Л.А., Усманов А.С., Гайсин Ф.Р., Усманов С. М. Обратная задача молекулярно-массового распределения и анализ функций распределения // Башкирский химический журнал. 2014. Т. 21, №2. С. 65–59.
7. Усманов А.С., Спивак С.И., Насыров И.Ш., Усманов С.М. Расчет функции распределения активных центров в процессе ионно-координационной полимеризации // Системы управления и информационные технологии. 2004. №4. С. 34–38.
8. Захаров В.П., Мингалеев В.З., Захарова Е.М., Насыров И.Ш., Жаворонков Д.А. Совершенствование стадии приготовления неодимового катализатора в производстве изопренового каучука // Журнал прикладной химии. 2013. Т. 86, №6. С. 967–971.
9. Мифтахов Э.Н., Мустафина С.А., Морозкин Н.Д., Насыров И.Ш. Оценка эффективности влияния трубчатого турбулентного аппарата на кинетику процессов получения полимеров // Инженерные технологии и системы. 2023. Т. 33, №3. С. 388–402.
10. Мифтахов Э.Н., Мустафина С.А., Насыров И.Ш., Фаизова В.Ю. Исследование кинетической неоднородности каталитической системы на основе сольвата хлорида гадолиния в производстве 1,4-цис-полиизопрена // Журнал прикладной химии. 2022. Т. 95, №3. С. 375–381.
11. Miftakhov E.N., Mustafina S., Akimov A.,Mustafina S. Simulation approach to study kinetic heterogeneity of gadolinium // e-Polymers. 2024. V. 24(1).
12. Пантелеев А.В., Скавинская Д.В., Алёшина Е.А. Метаэвристические алгоритмы поиска оптимального программного управления. М.: Инфра-М, 2024. 396 с.
13. Simon D. Evolutionary Optimization Algorithms. Wiley, John Wiley & Sons Limited, 2013. 776 p.
14. Katoch S., Chauhan S.S., Kumar V. A review on genetic algorithm: past, present, and future // Multimedia Tools and Applications. 2021. Vol. 80(5). P. 8091–8126.
15. Kii T., Yaji K., Fujita K., Sha Z., Seepersad C. Latent Crossover for Data-Driven Multifidelity Topology Design // Journal of Mechanical Design. 2024. Vol. 146(5).
16. Aladdin A., Rashid T. A New Lagrangian Problem Crossover – A Systematic Review and Meta-Analysis of Crossover Standards // Systems. 2023. Vol. 11(3).
17. Pretorius K., Pillay N. Neural network crossover in genetic algorithms using genetic programming // Genet Program Evolvable Mach. 2024. Vol. 25(7).
18. ГОСТ Р 57268.1-2016 (ИСО 16014-1:2012) Композиты полимерные. Определение средней молекулярной массы и молекулярно-массового распределения полимеров методом эксклюзионной хроматографии. М.: Стандартинформ, 2016. 18 с.
Рецензия
Для цитирования:
Мифтахов Э.Н. Решение обратной задачи формирования молекулярно-массового распределения полимеров с использованием эвристических методов. Пластические массы. 2024;(5):26-29. https://doi.org/10.35164/0554-2901-2024-05-26-29
For citation:
Miftakhov E.N. Solution of the inverse problem of forming molecular mass distribution of polymers using heuristic methods. Plasticheskie massy. 2024;(5):26-29. (In Russ.) https://doi.org/10.35164/0554-2901-2024-05-26-29
Просмотров:
303
Послать статью по эл. почте 
