基于遗传算法在L-异亮氨酸分批发酵动力学中的应用

把遗传算法应用于求解L-异亮氨酸分批发酵动力学模型参数,能进一步提高L-异亮氨酸分批发酵过程动力学模型状态变量的计算值与实验值的吻合程度.模拟值与实验值对比结果表明,该动力学模型能很好地反映L-异亮氨酸分批发酵过程.     

神华煤直接液化反应动力学的辨识和量化

煤液化技术在当前我国的石油供需形势下尤为重要,其中动力学的研究对于煤液化理论的拓展有重要的指导意义。充分考虑了煤液化过程中可逆反应的存在,基于集总动力学的方法,提出了神华煤直接液化反应动力学模型,并采用了引入多重退火交叉策略的遗传算法估算参数值。通过估算值与实验值相比较,平均相对误差均小于10%。表明该遗传算法对于集总动力学参数的估值很有优势,而且所提出的动力学模型反应网络也具有一定的合理性和适用性。     

动力测桩中完整桩多参数反演问题的遗传算法

动力测桩中需要同时对桩长、波速等多个参数进行反演估算，这是个较困难的问题。为此，运用遗传算法的基本原理，提出一种动力测桩中完整桩多参数反演问题的遗传算法。动力测桩多参数反演问题可归结为一个非线性优化问题，采用传统的非线性优化方法很容易使目标函数处于局部极小域，很难取得较好的效果，而利用遗传算法具有自组织、自适应和自学习等智能特性，可以得到满意解，且收敛速度较快，利用Matlab工具箱进行了实例计算，表明此法既简单精度又高，是一种行之有效的计算方法。     

基于DPS数据处理的鸟苷分批发酵动力学模型

以枯草芽孢杆菌TA208（Ade^-＋MSO^r＋8-AG^r）为供试菌株，对鸟苷分批发酵动力学模型进行研究。利用DPS数据处理软件模型参数求解的原理，建立合理的分批发酵动力学模型。经实验验证，模型的拟合结果和实验值能够较好吻合，说明该动力学模型能正确描述鸟苷的分批发酵过程。     

微生物发酵过程的细胞密度在线检测与底物浓度实时控制

在许多的微生物发酵和培养过程中,控制碳源(葡萄糖)是实现过程优化的关键.但是葡萄糖等碳源电极价格昂贵,且不能在线灭菌,限制了其应用范围.基于电容法测量细胞密度可以在线灭菌,与细胞干重、OD(光密度)值等生物指标有很好的对应关系,本文实现了基于动力学模型用细胞密度检测数据对发酵底物浓度的预测控制.用遗传算法建立的微生物反应过程动力学模型对分批发酵过程有较好的模拟效果.几次发酵结果对比表明,本文的方法可有效提高目的产物的产量,对制药、食品等工业发酵具有借鉴意义.     

基于NDP的遗传算法及其在JSP中的应用

遗传算法被广泛应用于求解车间作业调度问题(JSP),但遗传算法具有最优参数难以确定的问题。对此,该文提出了一种基于神经元动态规划(NDP)的遗传算法NDP-GA。该文将遗传算法用M arkov决策过程模型描述,建立了M arkov决策过程最优策略与遗传算法最优参数之间的联系。在此基础上,用神经元动态规划逼近M arkov决策过程的最优策略,并用学习到的策略指导遗传算法最优参数的选择。数值计算结果表明,该文提出的算法能自动收敛到最优遗传参数,并在求解JSP问题时能稳定地得到满意解。     

一种可用于储层参数预测的基于神经网络的遗传算法

储层物性参数的展布一直是油藏描述的关键问题和难点。在遗传算法与神经网络结构模型相结合的基础上,设计了一种用遗传算法训练神经网络权值的方法,并把这种方法用于储层参数的预测。实验表明该神经网络具有较强的预测能力和实用性。     

基于改进遗传算法的农产品物流配送模型研究

农产品物流配送过程中时间和成本最小化是一个关键的问题。研究在分析农产品特点和用户需求的前提下构建农产品物流配送路径模型，并利用改进遗传算法对该模型进行求解。实验表明遗传算法和改进遗传算法的最优解分别为16087.9元和15129.6元，最优配送路径分别有9条和10条。改进遗传算法的最优目标函数值为最具有优势。改进遗传算法在求解农产品物流配送模型中具有合理性和有效性，能获取最佳路径和最优目标值。     

支持向量机增量学习中模型参数选择问题研究

支持向量机性能主要受模型参数的影响,而支持向量机增量学习中模型参数选择问题研究较少。针对这一问题,提出一种支持向量机增量学习中模型参数选择方法。将鲁棒度作为增量学习的性能估计准则,用拟合误差和比例系数调节解空间取值范围,采用梯度下降法搜索参数,用初始模型参数作为梯度下降法的初始值。用该方法对Logistic模型和航空发动机振动监控进行实验。结果表明：与基本遗传算法和梯度法进行比较,所提方法能充分利用历史学习的结果,缩小解空间的搜索范围,加快收敛速度。     

基于遗传算法的双闭环系统模糊优化设计

提出一种基于遗传算法的直流双闭环调速系统参数优化设计方法,根据工程技术的要求,选用速度超调量和过渡时间作为参数优化性能指标,将该指标用模糊隶属度函数归一化,再加权平均形成系统优化模型的目标函数。采用计算机数值计算方法,通过仿真获得系统对应参数的动力响应曲线及其性能指标。最后以工程设计的参数为搜索范围,以速度调节器和电流调节器的参数为染色体中的基因,通过遗传算法在搜索范围中优化这些基因,获得优化解,     

吡咯伯克霍尔德氏菌JK-SH007分批发酵 动力学模型的构建

吡咯伯克霍尔德氏菌JK-SH007是分离自杨树中的一种细菌,其对杨树病原真菌具有抑制作用,是一种具有生防应用潜力的有益菌株。为深入了解该菌株的发酵进程,放大发酵规模,并对发酵过程进行最优化控制,笔者对JK-SH007菌株液体分批发酵产生抑菌活性的动力学进行了研究。根据发酵实验数据,分别选用Logistic 方程、Luedeking-Piret 方程和Luedeking-Piret like方程建立了模拟菌体生长、抑制真菌活性产生和葡萄糖消耗的动力学模型。经拟合分析发现,动力学模型的计算值与实验值拟合良好,可直观反映JK-SH007菌株分批发酵过程中的动力学特征。     

Plectania YM421黑色素发酵动力学

文章对Plectania YM421黑色素产生的分批发酵过程和发酵动力学进行了研究;应用Logistic方程和Luedking-Piret方程,得到了描述Plectania YM421菌体生长、黑色素产生和底物消耗的动力学模型;模型反映了该菌株产生黑色素分批发酵过程的动力学特征,模型值与实验值数据拟合性较好,该动力学模型对指导Plectania YM421黑色素的发酵生产具有实际意义。     

复合型生物絮凝剂产生菌发酵动力学研究(英文)

为了优化复合型生物絮凝剂生产的发酵过程,对絮凝剂产生菌F2-F6发酵生产复合型生物絮凝剂的动力学进行了研究,利用数学建模方法得到了描述F2-F6菌体生长,絮凝剂合成及底物消耗动力学方程和动力学参数.实验和方程数据的比较结果证明动力学方程计算值与实验值拟合良好,为复合型生物絮凝剂的放大工业化生产提供依据.     

胰蛋白酶水解牛血清白蛋白过程集总动力学研究

在间歇搅拌反应器中用胰蛋白酶水解牛血清白蛋白 ,考察了反应温度、底物浓度与酶用量等操作参数对水解度的影响规律。在此基础上 ,根据水解产物的相对分子质量分布将其归入四个集总组分 ,建立了此反应体系的四集总动力学模型。按照自下而上分层估算的原则 ,采用Marquardt法估算出反应网络中各反应的动力学常数。结果表明 ,产物空间体积的大小是影响反应速率的主要因素之一 ,动力学常数与温度的关系能较好地符合阿累尼乌斯关系式。经不同原料组成和反应条件的实验验证 ,各集总组分浓度的模型计算值与实验值较为吻合 ,这说明所建立的集总动力学模型能较为有效地预测反应网络的产物分布     

微生物批式流加发酵的建模及基于HPSO算法的参数辨识

研究了微生物批式发酵甘油生产1,3 丙二醇过程的建模和参数辨识。由于流加过程中甘油和碱被间断地注入发酵罐,因而本文提出一个非线性多阶段动力系统描述该过程,并讨论了该系统的性质。以实验数据和计算值之间误差平方和最小为性能指标,建立了系统辨识模型,并证明了参数的可辨识性。最后构造了混杂粒子群算法求解该参数辨识模型,数值结果表明实验观测值和计算值之间的误差比已有文献降低了176％～4177％,因而该系统能更好的描述批式流加发酵过程。     

细菌纤维素合成动力学模型的构建

应用Origin 6．0软件对实验数据进行处理，通过Logistic方程提出了巴氏醋酸杆菌发酵过程中菌体生长、纤维素合成、基质消耗的动力学模型，得到了巴氏醋酸杆菌分批发酵合成细菌纤维素的动力学模型参数，对实验数据与模型进行了比较．结果表明模型与实验数据能较好地拟合，基本上反映了巴氏醋酸杆菌分批发酵过程的动力学特征。     

基于遗传算法的管材矫直优化

针对管材矫直质量问题,利用单向弯曲的方式,建立了矫直过程的力学模型,提出了优化的目标函数,建立遗传算法模型对矫直工艺参数进行了优化,得出了合理的工艺参数值.将该工艺参数值用于实际加工中,能显著提高管材的矫直质量.     

基于自适应动态时间规整(DTW)的GA-FCM多阶段间歇过程故障诊断

多时段是间歇过程的固有特征,对间歇过程划分阶段可以提高故障诊断的精度。采用模糊C-均值聚类（FCM）算法划分阶段存在对初始聚类中心敏感、易于陷入局部极优值的问题。提出遗传算法与FCM算法相结合的方法（GA-FCM）,用于克服FCM易于陷入局部极优值的问题,以达到全局最优。同时,针对间歇过程数据不等长问题,提出自适应动态时间规整（DTW）算法。随后,用GA-FCM方法完成阶段划分,再建立多向核主元分析（MKPCA）模型完成故障检测。最后将此算法应用于青霉素发酵过程,仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。