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我正在尝试解决 gekko 中的一个简单混合操作。 blender mx
采用两个入口流 Feed1
和 Feed2
.预期结果是导出流的质量流量mx.outlet
应该是入口流的质量流量的总和。
这是我尝试过的。
from gekko import GEKKO, chemical
m = GEKKO(remote=False)
f = chemical.Flowsheet(m)
P = chemical.Properties(m)
c1 = P.compound('Butane')
c2 = P.compound('Propane')
feed1 = f.stream()
m_feed1 = f.massflows(sn= feed1.name)
m_feed1.mdot = 200
m_feed1.mdoti = [50,150]
feed2= f.stream()
m_feed2 = f.massflows(sn= feed2.name)
m_feed2.mdot = 200
m_feed2.mdoti = [50,150]
mx = f.mixer(ni=2)
mx.inlet = [feed1.name,feed2.name]
m.options.SOLVER = 1
mf = f.massflows(sn = mx.outlet)
m.solve()
mf.mdot
似乎输出不正确的值 [-1.8220132454e-06]。预期值为 400。任何帮助,我的代码有什么问题?
最佳答案
这是适用于此混合应用程序的源代码:
from gekko import GEKKO, chemical
import json
m = GEKKO(remote=False)
f = chemical.Flowsheet(m)
P = chemical.Properties(m)
# define compounds
c1 = P.compound('Butane')
c2 = P.compound('Propane')
# create feed streams
feed1 = f.stream(fixed=False)
feed2 = f.stream(fixed=False)
# create massflows objects
m_feed1 = f.massflows(sn=feed1.name)
m_feed2 = f.massflows(sn=feed2.name)
# create mixer
mx = f.mixer(ni=2)
# connect feed streams to massflows objects
f.connect(feed1,mx.inlet[0])
f.connect(feed2,mx.inlet[1])
m.options.SOLVER = 1
mf = f.massflows(sn = mx.outlet)
# specify mass inlet flows
mi = [50,150]
for i in range(2):
m.fix(m_feed1.mdoti[i],val=mi[i])
m.fix(m_feed2.mdoti[i],val=mi[i])
# fix pressure and temperature
m.fix(feed1.P,val=101325)
m.fix(feed2.P,val=101325)
m.fix(feed1.T,val=300)
m.fix(feed2.T,val=305)
m.solve(disp=True)
# print results
print(f'The total massflow out is {mf.mdot.value}')
print('')
# get additional solution information
with open(m.path+'//results.json') as f:
r = json.load(f)
for name, val in r.items():
print(f'{name}={val[0]}')
----------------------------------------------------------------
APMonitor, Version 0.9.1
APMonitor Optimization Suite
----------------------------------------------------------------
--------- APM Model Size ------------
Each time step contains
Objects : 6
Constants : 0
Variables : 19
Intermediates: 0
Connections : 44
Equations : 2
Residuals : 2
Number of state variables: 14
Number of total equations: - 14
Number of slack variables: - 0
---------------------------------------
Degrees of freedom : 0
----------------------------------------------
Steady State Optimization with APOPT Solver
----------------------------------------------
Iter Objective Convergence
0 3.86642E-16 1.99000E+02
1 4.39087E-18 1.11937E+01
2 8.33448E-19 6.05819E-01
3 1.84640E-19 1.62783E-01
4 2.91981E-20 7.21250E-02
5 1.55439E-21 2.28110E-02
6 5.51232E-24 1.21437E-03
7 7.03139E-29 4.30650E-06
8 7.03139E-29 4.30650E-06
Successful solution
---------------------------------------------------
Solver : APOPT (v1.0)
Solution time : 0.0469 sec
Objective : 0.
Successful solution
---------------------------------------------------
v1 not found in results file
The total massflow out is [400.0]
time=0.0
feed1.h=44154989.486
feed1.x[2]=0.79815448476
feed1.vdot=104.9180373
feed1.dens=0.040621756423
feed1.c[1]=0.0081993193551
feed1.c[2]=0.032422437068
feed1.mdot=200.0
feed1.y[1]=0.25
feed1.y[2]=0.75
feed1.sfrc=0.0
feed1.lfrc=0.0
feed1.vfrc=1.0
feed2.h=44552246.421
feed2.x[2]=0.79815448476
feed2.vdot=106.66667125
feed2.dens=0.03995582599
feed2.c[1]=0.0080649042837
feed2.c[2]=0.031890921707
feed2.mdot=200.0
feed2.y[1]=0.25
feed2.y[2]=0.75
feed2.sfrc=0.0
feed2.lfrc=0.0
feed2.vfrc=1.0
mixer5.outlet.t=381.10062836
mixer5.outlet.h=44353617.96
mixer5.outlet.ndot=8.5239099109
mixer5.outlet.x[1]=0.20184551524
mixer5.outlet.x[2]=0.79815448476
mixer5.outlet.vdot=1.5797241143
mixer5.outlet.dens=5.5635215396
mixer5.outlet.c[1]=1.0891224437
mixer5.outlet.c[2]=4.3066994177
mixer5.outlet.mdot=400.0
mixer5.outlet.y[1]=0.25
mixer5.outlet.y[2]=0.75
mixer5.outlet.sfrc=0.0
mixer5.outlet.lfrc=1.0
mixer5.outlet.vfrc=0.0
v2=300.0
v3=4.2619549555
v4=0.20184551524
v5=0.79815448476
v6=101325.0
v7=305.0
v8=4.2619549555
v9=0.20184551524
v10=0.79815448476
v11=200.0
v12=50.0
v13=150.0
v14=200.0
v15=50.0
v16=150.0
v17=400.0
v18=100.0
v19=300.0
关于gekko - 如何解决 Gekko 中的简单混合操作?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57219636/
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当使用 max2 在 Python GEKKO 中按顺序求解模型(即 IMODE >= 4)失败时和 max3 GEKKO 附带的功能。 这是针对用例,其中 np.maximum或标准max函数将 G
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EDIT2:好吧,我是个白痴。我关于横向误差的数学有问题。我已经将该等式重写为更简单的东西并且它现在可以工作了。我会离开这里以防它对任何人有用。但如果可能的话,我仍然希望有人能确保我没有做任何过分的事
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