首页--工业技术论文--化学工业论文--其他化学工业论文--发酵工业论文--一般性问题论文--机械与设备论文

发酵过程建模与优化方法研究及其软件设计

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第7-13页
   ·研究背景第7页
   ·发酵过程建模概述第7-9页
     ·发酵过程建模的目的及方法第7页
     ·发酵过程模型类型第7-8页
     ·国内外发酵过程的建模方法研究第8-9页
   ·发酵过程的优化第9-10页
     ·罐温、pH 的优化第9页
     ·氧传递过程的优化第9页
     ·基质流加补料策略的优化第9-10页
   ·主要研究内容第10-11页
 参考文献第11-13页
第2章 发酵过程建模方法研究第13-30页
   ·基于微分方程组的发酵过程建模第13-16页
     ·引言第13页
     ·改进的单纯形法第13-14页
     ·“灰箱建模”方法在酒精发酵过程中的应用第14-16页
   ·基于动态递归补偿模糊神经网络的发酵过程建模第16-28页
     ·动态递归补偿模糊神经网络的特点第16-17页
     ·递归补偿模糊神经网络的结构组成第17页
     ·递归补偿模糊神经网络的学习算法第17-22页
     ·递归补偿模糊神经网络在多粘菌素发酵过程建模及状态估计中的应用第22-28页
   ·小结第28-29页
 参考文献第29-30页
第3章 基于蚁群算法的补料分批发酵过程优化第30-45页
   ·基于实数编码的蚁群算法第30-33页
     ·蚁群算法概述第30页
     ·蚁群算法的基本原理第30-31页
     ·基于实数编码的蚁群算法第31-33页
   ·改进的蚁群算法第33-35页
     ·蚁群算法的具体改进方案实现第33-34页
     ·改进的蚁群算法实现的具体步骤第34-35页
   ·基于灰箱模型的补料分批发酵过程的优化第35-39页
     ·补料分批发酵过程的主要影响因素第35-36页
     ·优化问题第36页
     ·基于改进蚁群算法的优化问题的求解第36-37页
     ·改进的蚁群算法在酒精补料分批发酵过程优化中的具体应用第37-39页
   ·基于神经网络拟合模型的多粘菌素补料分批发酵过程优化第39-43页
     ·优化问题的提出第39-40页
     ·优化问题求解第40-41页
     ·改进的蚁群算法在补料分批发酵过程优化控制中的具体应用第41-43页
   ·小结第43页
 参考文献第43-45页
第4章 发酵过程建模与优化软件设计第45-54页
   ·软件设计的目的和意义第45页
     ·目的第45页
     ·意义第45页
   ·发酵过程建模与优化软件实现第45-48页
     ·软件设计环境第45页
     ·软件功能第45-46页
     ·系统软件框图第46-47页
     ·软件功能实现与技术处理第47-48页
   ·发酵过程建模与优化软件的实际应用第48-53页
     ·基于灰箱模型的发酵过程建模及动力学研究模块的具体应用第48-51页
     ·基于神经网络拟合模型的发酵过程建模及优化模块的具体应用第51-53页
   ·小结第53页
 参考文献第53-54页
第5章 结论与展望第54-56页
   ·结论第54-55页
   ·研究展望第55-56页
致谢第56-57页
攻读硕士学位期间发表的论文第57页

论文共57页,点击 下载论文
上一篇:我国男子足球运动员体能问题研究
下一篇:MCA方法与弹丸侵彻混凝土过程研究