细胞自动机及其在菌体生长建模仿真中的应用

在介绍细胞自动机基本概念、基本特征和仿真模型建立步骤的基础上，较详细地讨论细胞自动机在青霉素发酵过程菌体生长建模及仿真中的应用。在建立青霉素分批发酵过程菌体生长细胞自动机模型的前提下，以Matlab为开发工具实现了模型的可视化编程，并进行了仿真实验。实验结果表明，利用细胞自动机建立的青霉素分批发酵过程菌体生长仿真模型能较好地描述青霉素菌体生长的演化行为。由此可以看出，细胞自动机具有很强的模拟复杂物理现象或过程的能力，其为青霉素发酵过程的建模、仿真提供了一种理想的生命计算模型。     

基于Matlab/Simulink的青霉素发酵过程仿真平台

对青霉素发酵过程进行控制和优化研究,需要开发适用的仿真平台。当前国际上较有影响力的仿真平台Pen Sim,只能在指定操作条件下产生用于分析的过程数据,不适用于青霉素发酵过程的实时控制和产量优化。对Pen Sim仿真平台的内在模型进行了深入细致的研究,基于Matlab/Simulink环境开发了新的青霉素发酵过程仿真平台。该仿真平台具有和Pen Sim高度一致的动力学特性,并且可由用户自定义操作变量轨迹(如底物流加速率),适用于对青霉素发酵过程进行控制和优化方面的研究。     

基于迁移成分分析的发酵过程集成软测量建模

青霉素发酵过程具有不确定性和多阶段等特点，不同批次发酵过程间存在工况差异，过程数据的分布不一定相同，使传统软测量模型性能下降。结合迁移学习策略和高斯混合模型，提出一种基于迁移成分分析的多模型集成软测量建模方法。该方法使用迁移成分分析求解样本间共享特征映射矩阵，适配建模过程数据与待测数据的边缘概率分布；并基于高斯混合模型对建模数据进行聚类划分，与偏最小二乘算法结合建立子模型的集成模型，完成对主导变量的预测。基于青霉素平台数据的仿真结果表明，所提方法不仅能够有效提高青霉素发酵过程软测量模型的精度，而且适应于变工况下青霉素浓度的预测。     

分阶段建立发酵过程模型的方法的研究和应用

为了建立精确的微生物发酵过程数学模型,在标准回归型支持向量机（SVM）的基础上提出了动态ε-SVM方法,即不同样本使用不同的ε。进而,提出了将自组织特征映射聚类（SOFM）和动态ε-SVM回归相结合的建模方法。该方法首先利用SOFM神经网络对样本进行聚类,达到划分发酵阶段和建立局部模型的目的,然后应用动态ε-SVM方法对各类样本进行回归建模。实验结果表明,使用该方法建立的青霉素发酵过程模型具有较高的拟合和泛化能力。经过比较,该方法建立的模型比其它SVM方法建立的模型具有较强的泛化能力。     

Pensim仿真平台在青霉素发酵过程的应用研究

详细分析了针对青霉素发酵过程而开发的Pensim仿真平台,在阐述了其机理模型和内部结构之后,详细探讨了变量及参数设定值的取值范围,并给出了改进后的参考范围。仿真结果表明,经过修正后的Pensim仿真平台更加合理,仿真输出结果有更为明确的物理意义。     

基于回归神经网络的氧乐果合成过程建模与仿真

氧乐果合成过程具有非线性、时变和不确定性的特点，难以采用常规的建模方法建立模型。BP网络可用于非线性系统的建模，但不能很好的反映实际系统的动态特性。提出了一种静态BP神经网络加多分头延时(TDL)环节构成回归神经网络建立系统动态模型的方法，用于氧乐果合成反应温度控制过程的建模与仿真研究。结果表明，该方法建立的模型误差较小、网络泛化能力较强，能较好的反应实际系统的动态特性，从而为培训操作人员的控制水平提供了低成本的仿真手段，也为自动控制算法的研究提供了仿真模型。     

基于多向PLS方法的间歇过程质量预测

间歇生产过程中，很多质量指标不能在线测量，通常是在反应结束后通过离线分析得到。本文应用多向部分最小二乘(MPLS)方法建立软测量模型，通过在线测量的过程变量对产品质量进行预测。针对异丁烯酸甲酯(MMA)聚合反应过程中的数据进行仿真，结果表明，MPLS方法能够在反应初期就有效的预测出最后的产品质量指标。     

非线性多模型控制及仿真研究

连续发酵过程是一个强非线性的生化反应过程，其控制已成为一个难点。传统的预测函数控制一般只能处理线性对象。通过对非线性动态过程的多模型建模，提出了基于加权的多模型自适应预测函数控制方法，用于大范围的非线性连续发酵过程控制，实现了多模型之间的无扰切换。仿真结果表明：跟踪性能优良，鲁棒性强，说明了该方法对非线性系统大范围控制的有效性。     

基于OPC的发酵过程仿真技术及其系统研究

解决目前发酵仿真软件设计上的自封闭性、仿真类型局限性、数据表达狭隘性等缺点是拓宽仿真系统实际应用领域的关键性问题.在分析OPC服务器工作流程与发酵过程仿真特点的基础上,提出了一种基于OPC DA 2.0的开放式发酵过程仿真集成系统设计方法.利用DCOM技术开发了可集成多个发酵仿真过程的OPC系统,并实现了青霉菌的流加发酵仿真过程.该系统使仿真过程与仿真过程之间、仿真过程与工业现场之间的数据实时比较成为可能.实验测试表明,该系统能与标准型OPC Client通讯,可集成多个仿真过程,具有良好的开放性、可扩展性以及实用性.     

涡轮增压柴油机准动态模型及其数字和混合实时仿真

本文介绍了使用常规的柴油机特性资料建立涡轮增压柴油机隹动态模型的方法;用建立的准动态模型进行了增压柴油机及其动力装置典型的动态过程的数字及混合计算机实时仿真研究。本文的研究结果显示,用准动态模型进行仿真,可以兼顾仿真的精度与速度;而用通常较易得到的常规的柴油机特性资料,即可较精确地建立涡轮增压柴油机的准动态模型。     

基于支持向量机的青霉素发酵过程建模

由于微生物发酵过程的复杂性和高度非线性,更多的简单的数学模型不能很好地描述这类生化系统。支持向量机(SVM)是近几年发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决了小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题。SVM方法建立了青霉素效价预估模型,此模型具有良好的拟合和泛化能力。通过实验分析了SVM参数调整对支持向量机建模的影响。通过由现场数据建立的各种模型可以发现,SVM建模方法优于神经网络(ANN)建模方法。     

氨糖发酵过程建模与工艺参数优化研究

针对目前生物传感器价格昂贵且检测精度低使得在氨糖发酵过程中难以获得准确实时的生物参数的现状,建立了最小二乘支持向量机模型以实现菌体浓度、产物浓度、底物浓度的预测。为了提高预测模型的精度,采用基于Levy飞行的改进多元宇宙算法对最小二乘支持向量机模型的若干参数进行优化。在此模型的基础上,以发酵完成时刻产物浓度最大为目标,通过改进的多元宇宙优化算法对发酵工艺参数进行了优化。仿真实验表明该方法取得了较高建模精度,提高了发酵最终产物浓度。     

基于面向对象的连铸生产过程仿真建模和实现

介绍了连铸生产工序流程仿真的目标。利用面向对象建模技术,构造以连铸子设备为主要对象、以聚集关系和主动对象为结构主体的连铸流程仿真系统的模型。以模型为基础,通过设备组态解决了连铸生产设备和工艺过程存在的差异性问题,实现了连铸生产过程仿真系统的通用性、易维护性和可扩展性。     

作战仿真传感器模型探测处理通用方法

指挥、控制、通信、计算机、情报、监视和侦察(command,control,communication,computer,intelligence,surveillance and reconnaissance, C4ISR)模型是作战仿真系统的中枢和灵魂,是作战仿真的重点和难点。在分析作战仿真情报、监视和侦察模型中的传感器模型对于探测处理的建模需求基础上,提出了传感器模型探测处理的通用方法,介绍了所提方法的整体流程,通过计算过程详细说明了所提方法的9个方面。通过模型的输入输出数据的结构并结合仿真验证实验,说明了该方法的适用性和通用性,提高了作战仿真传感器模型的运行效率,节约了开发成本,并为ISR建模与仿真提供了参考方法。     

化工过程的仿真模型建立

本文以一具体化工过程为的，描述了建立化工过程仿真模型的基本要求、所需参数、以及建模的一般方法。     

基于机理知识与最小二乘支持向量机的诺西肽发酵过程混合建模方法

提出了一种综合先验机理知识与最小二乘支持向量机的发酵过程混合建模方法。机理知识由两部分组成,一部分是表示发酵过程的质量平衡方程;另一部分是简单的过程参数估计模型。采用最小二乘支持向量机模型对这种简单估计模型进行校正,弥补它的不精确性。这种混合模型被应用到诺西肽发酵过程中进行生物量浓度、基质浓度与产物浓度的估计中,结果表明加入先验机理知识的混合模型增加了单纯的支持向量机模型的泛化能力。     

行为驱动的仿真模型组合方法研究

针对目前海洋智能航行器仿真系统在开发过程中模型的动态行为很难验证的问题,给出了一个通用的基于行为的仿真系统开发框架,并提出了行为驱动的模型组合方法。首先在研究了仿真模型的行为特性的基础上,采用演算的进程表达式表示组合交互过程,描述状态转换和消息传递序列,利用其转换函数和进程推演验证组合过程的行为兼容性,然后通过水动力组合的应用实例具体描述了行为驱动的组合验证过程。最后给出了该方法在水下水下机器人和水面无人艇仿真试验中的应用情况,进一步证明了方法的可行性。     

基于HLA的武器装备作战效能评估通用仿真框架研究

通过分析当前武器装备效能的实际需求和仿真技术的发展,重点研究了基于仿真的作战效能评估的一般过程,设计了基于HLA的武器装备作战效能评估仿真框架,基于FEDEP模型给出了具体的联盟开发过程,仿真评估系统的联盟设计与运行流程.该仿真通用框架为实现具有可重用、互操作性的效能评估仿真系统提供了参考,同时也适用于在仿真框架下评估武器装备的战术运用.     

基于诺西肽分批发酵的过程建模

诺西肽是一种含硫多肽类抗生素，该抗生素能明显促进动物生长，而且在动物体内无残留，是一种优良的非吸收型饲料添加剂。以分批发酵工艺过程为对象，研究了基质浓度、押制物及菌体自身浓度对菌体生长的影响，建立了诺西肽的菌体生长模型、基质消耗模型、产物生成模型，以及溶解氧与操作变量（搅拌转速和通气量）的关联模型．在所建模型基础上，对诺西肽的分批发酵过程进行了仿真研究，仿真结果与实验结果基本一致。