一类微生物发酵过程的优化

研究了甘油生物歧化为1,3-丙二醇过程的优化.首先给出了使目的产物1,3-丙二醇浓度最大的稳态优化模型,然后基于MATLAB和1st Opt软件,构造了可求其最优解的混杂优化方法,取得了较好的应用效果.     

甘油连续生物歧化过程的参数辨识与非线性分析

为了给出能够较好描述甘油连续生物歧化为1,3-丙二醇过程的数学模型以及模型的非线性特性，研究了其参数辨识与非线性分析问题.首先，建立了甘油连续歧化过程的GMA-系统，给出了以模型的计算值与实验测量值误差最小为优化目标、以甘油连续发酵过程的稳态条件为约束的参数辨识优化问题.采用序列二次规划算法，获得了相应动力学系统的最优参数值.结果表明，构建的GMA-系统的参数辨识优化模型能够得到更准确的参数值.其次，将辨识出的参数结果代入到甘油连续歧化过程的GMA-系统中，进行了平衡点计算与稳定性分析等.采用符号化实根隔离法求解了系统的平衡点，依据几乎线性系统的稳定性理论研究了平衡点的稳定性.     

甘油间歇生物歧化非线性系统的参数辨识

研究了甘油间歇生物歧化非线性系统的参数辨识问题.针对甘油间歇生物歧化过程的非线性常微分方程系统,首先给出了以代谢物浓度误差与斜率误差之和为优化目标、以甘油间歇生物歧化过程的非线性常微分方程系统为约束的参数辨识动态优化问题;然后基于改进的欧拉法将动态优化问题中的常微分方程组近似表示为代数方程组,从而可将原动态优化问题转化为非线性规划问题;最后利用粒子群算法求解得到的非线性规划问题.与已有文献相比,本文获得了更好的参数辨识结果,为构建甘油间歇生物歧化过程的非线性系统提供理论指导.     

离散模糊广义系统的H_∞控制

针对离散模糊广义系统的稳定性问题,采用更具一般性的非二次Lyapunov泛函方法研究其容许性和相关控制器设计方法.给出了一类离散T-S模糊广义系统容许性条件,并利用非PDC控制器对该系统进行控制,得到模糊广义系统可以通过反馈进行控制的充分条件,同时保证闭环系统的容许性和满足一定的性能指标.通过数值仿真验证了结论的正确性以及分析方法的有效性.因为模糊系统可以任意逼近非线性系统,该成果对非线性广义系统的研究具有一定的参考价值和理论指导意义.     

色氨酸生物合成的多目标稳态优化

研究了色氨酸生物合成的多目标稳态优化.根据已建立的色氨酸生物合成过程模型,采用IOM方法,把多目标非线性优化问题转化为多目标线性优化问题来解决.在保证色氨酸产率的基础上,同时也使代谢物的浓度达到最低.仿真结果表明了优化算法的实用性和有效性.     

铝粉分级中主管道流量控制

微细铝粉在现代工业和军事中有重要的应用。而分级过程中的主管道流量对分级效果有非常重要的影响。本文结合铝粉厂的实际需求，针对主管道流量波动较大的问题，对阀门设计了模糊-PID控制，使主管道流量在受到干扰后能快速回到设定值，风机频率适时调整的方法在减小了总流量波动的同时使主管道阀门保持在较大开度，有效节省了能源。实际的运行效果验证了算法的有效性。     

一类两阶段甘油连续歧化过程的正平衡点分析

研究了两阶段甘油连续歧化为1,3-丙二醇过程的正平衡点.针对甘油连续歧化为1,3-丙二醇过程的双反应器串联系统,首先给出了该双反应器串联系统的生化流程图以及非线性模型,通过对该生化流程图研究和非线性模型的特点分析,提出了应用两阶段法依次求解该双反应器串联系统正平衡点的思想.然后给出了能解决该双反应器串联系统正平衡点求解问题的两个定理,并给出了这两个定理的推导过程,证明了定理的正确性.最后给出了在操作条件D_1=0. 15 h~(-1),C_(SF1)=1200 mmol/L和D_2=0. 15 h~(-1)下该双反应器串联系统正平衡点的计算结果,验证了定理的应用效果.     

基于创新性思维的《最优化理论与方法》课程教学研究与实践

为了提高《最优化理论与方法》研究生课程的教学质量和学习效果,结合《最优化理论与方法》课程的特点,以及笔者多年来的教学研究与实践,对《最优化理论与方法》课程的教学方法进行了深入分析与研究,提出了针对渤海大学数学科学学院研究生的教学改革方案.针对研究生课程的特点,探索和研究了创新性思维在《最优化理论与方法》课程教学中的具体实施方案,构建了基于创新性思维的新型课程教学模式.     

运筹学课程的课外课堂教学研究与实践

对运筹学课程的课外课堂教学方法进行了深入分析与研究,提出了改革教学方法和实践模式,以激发学生自主学习、掌握运筹学基本理论、原理和方法的热情,达到提高学生在创新性思维发展、数学优化建模、计算机编程、实际问题解决等方面的实践能力和创新能力的目的。     

一类生化系统稳态优化问题的求解算法

针对一类生化系统的稳态优化问题,基于修正的迭代IOM （ Indirect Optimization Method,IOM）方法,提出了一种可快速求其最优解的迭代优化算法。该算法继承了修正迭代IOM方法可用线性规划计算的优点,但每次迭代求解时不再计算S-系统的动力阶参数。数值实验结果表明,该算法可行且有效,与已有的修正迭代IOM方法相比,具有计算成本低的优点。