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批式流加与连续发酵的非光滑动力系统辨识与优化控制

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-21页
   ·研究背景及意义第9-11页
   ·国内外研究现状第11-17页
     ·非线性脉冲微分系统及其研究现状第11-12页
     ·微粒群算法及其研究现状第12-14页
     ·并行计算及其研究现状第14-15页
     ·甘油歧化生产1,3—丙二醇的研究现状第15-17页
   ·本文的主要工作第17-21页
2 预备知识第21-31页
   ·常微分方程的主要性质第21-22页
   ·脉冲微分系统及性质第22-26页
     ·系统描述第23-24页
     ·状态依赖脉冲系统解的性质第24-26页
   ·微粒群算法第26-28页
     ·原始微粒群算法第26页
     ·标准微粒群算法第26-27页
     ·微粒群算法的基本步骤框架第27-28页
   ·并行计算第28-31页
3 批式流加发酵非线性状态依赖脉冲动力系统及参数辨识第31-49页
   ·引言第31-32页
   ·非线性状态依赖脉冲动力系统第32-36页
   ·状态依赖脉冲动力系统及其解的性质第36-42页
   ·参数辨识模型与优化算法第42-44页
     ·参数辨识模型第42-43页
     ·改进的微粒群优化算法第43-44页
   ·数值模拟第44-45页
   ·小结第45-49页
4 批式流加发酵非线性状态依赖脉冲控制系统的最优性条件第49-63页
   ·引言第49-50页
   ·非线性状态依赖脉冲控制系统第50-53页
   ·非线性状态依赖脉冲控制系统的性质第53-57页
   ·等价的最优控制问题与最优性条件第57-61页
     ·等价的最优控制问题第57-59页
     ·最优性条件第59-61页
   ·小结第61-63页
5 基于底物与产物跨膜方式的连续发酵系统同参数辨识及优化算法第63-81页
   ·引言第63-64页
   ·连续发酵非光滑非线性动力系统第64-68页
   ·动力系统及其解的性质第68-70页
   ·参数辨识模型与优化算法第70-74页
     ·参数辨识模型第70-72页
     ·并行改进的微粒群优化算法第72-74页
   ·数值结果第74页
   ·小结第74-81页
结论与展望第81-83页
参考文献第83-95页
论文创新点摘要第95-97页
攻读博士学位期间学术论文完成情况第97-99页
攻读博士学位期间参与的科研项目第99-101页
致谢第101-103页
作者简介第103-105页

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