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Simulation and Optimization of Wiped-Film Poly-Ethylene Terephthalate (PET) Reactor Using Multiobjective Differential Evolution (MODE)

机译：多目标差分进化（MODE）模拟和优化擦拭薄膜聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）反应器

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The multiobjective differential evolution (MODE), which is an extension of the Differential Evolution (DE), is applied to solve the multiobjective optimization problem (MOOP) of wet film Poly-Ethylene Terephthalate (PET) reactor considering minimization of acid end group and vinyl end group as the main objectives. The objective function is modified to solve five different possible cases. The results show that a Pareto set (a set of equally good solutions) is obtained for the cases when two of the parameters (residence time of the polymeric reaction mass, theta, and the speed of the wiped-film agitator, N) are considered as decision variables, unlike a unique solution obtained using Nondominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA). The Pareto optimal front provides wide-ranging optimal sets of operating conditions. And an appropriate set of operating conditions can be selected based on the requirements of the user.
机译：多目标差分演化（MODE）是差分演化（DE）的扩展，它被用于解决湿膜聚对苯二甲酸乙二酯（PET）反应器的多目标优化问题（MOOP），同时考虑了酸端基和乙烯基的最小化最终群体为主要目标。修改了目标函数以解决五种可能的情况。结果表明，在考虑两个参数（聚合物反应物料的停留时间，θ和刮膜搅拌器的速度N）的情况下，可获得帕累托集（一组同样好的解）。作为决策变量，与使用非支配排序遗传算法（NSGA）获得的独特解决方案不同。帕累托最优前端可提供广泛的最优运行条件集。并且可以根据用户的要求选择适当的一组工作条件。

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