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关键词

过程强化 6

人工智能 4

绿色化工 4

不确定性 3

优化 3

DSM（设计结构矩阵） 2

三点弯曲梁 2

乳液 2

凝固过程 2

参数估计 2

工艺参数 2

智能制造 2

机器学习 2

混凝土 2

神经网络 2

设计参数 2

过程工程研究 2

过程模拟 2

过程系统工程 2

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检索范围：

排序：展示方式：

汽油机燃用轻油基燃料的缸内过程参数分析

孙玲玲

《中国工程科学》 2000年第2卷第12期页码 78-83

摘要：

介绍作者开发的一种汽油机用新型燃料，为检验其品质，对发动机缸内过程参数进行了全面测试分析。结果表明：汽油机燃用轻油基混合燃料时无爆震，动力性稍低于燃用汽油，缸内过程参数标准偏差明显低于燃用汽油。

关键词：轻油汽油机缸内过程参数抗爆性

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不确定条件下采用精确参数规划的非线性模型过程操作

Vassilis M. Charitopoulos,Lazaros G. Papageorgiou,Vivek Dua

《工程（英文）》 2017年第3卷第2期页码 202-213 doi: 10.1016/J.ENG.2017.02.008

摘要：

本文提出了新的两(多) 参数规划(mp-P) 启发算法以求解混合整数非线性规划(MINLP) 问题，并着重说明了算法在过程综合问题中的应用。对于因对数项导致的非线性，开发了针对确定性问题的参数算法(p-MINLP)。关键之处是通过将二进制变量和(或) 不确定参数作为符号参数重新生成和求解一阶Karush 关键词：参数规划不确定性过程综合混合整数非线性规划符号操作

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发酵过程多水平问题及其生物反应器装置技术研究——基于过程参数相关的发酵过程优化与放大技术

张嗣良

《中国工程科学》 2001年第3卷第8期页码 37-45

摘要：

回顾了发酵过程优化与放大所依据的基本思想和方法，认为采用以动力学为基础的最佳工艺控制点为依据的静态操作方法，实质上只是化学工程宏观动力学概念在发酵工程上的延伸，往往忽视细胞代谢流的存在。以细胞代谢流的分析与控制为核心的生物反应工程学的观点，通过实验研究，提出了基于参数相关的发酵过程多水平问题研究的优化技术和发酵过程多参数调整的放大技术。随着过程传感技术和计算机技术的发展，设计了一种定型为FUS-50L（A）的新概念生物反应器。这种新型生物反应器是以物料流检测为手段，过程优化与放大为目标，成功地应用在青霉素、红霉素、金霉素、肌苷、鸟苷发酵和Pichia酵母表达系统的基因工程人血清白蛋白（rh-SA）、疟疾疫苗等高密度高表达培养

关键词：生物反应器发酵优化放大

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一种基于高斯过程与粒子群算法的CNN超参数自动搜索混合模型优化算法 Research Article

闫涵,仲崇权,吴玉虎,张立勇,卢伟

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第11期页码 1557-1573 doi: 10.1631/FITEE.2200515

摘要：然而，CNN性能很大程度上取决于其超参数，而为CNN配置合适的超参数通常面临着以下3个挑战：（1）不同类型CNN超参数的混合变量编码问题；（2）评估候选模型的昂贵计算成本问题；（3）确保搜索过程中收敛速率和模型性能问题针对上述问题，提出一种基于高斯过程（GP）和粒子群优化算法（PSO）的混合模型优化算法（GPPSO），用于自动搜索最优的CNN超参数配置。首先，设计一种新的编码方法高效编码CNN中不同类型的超参数。

关键词：卷积神经网络；高斯过程；混合模型；超参数优化；混合变量；粒子群优化

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一种工业过程时变参数估计新算法——修正目标函数法

张承慧

《中国工程科学》 2001年第3卷第11期页码 54-59

摘要：

针对某些工业过程控制参数高度时变的特点和LS拟合算法存在病态估计的现象，提出了一类基于修正目标函数的时变参数估计算法，并给出递推辅助变量算法。

关键词：参数估计计算方法 LS算法时变系统工业生产

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基于多目标粒子群协同算法的状态参数优化

丁雷,吴敏,佘锦华,段平

《中国工程科学》 2010年第12卷第2期页码 101-107

摘要：

针对铅锌烧结过程综合透气性、烧结终点的优化具有强非线性、计算复杂等特点，提出了一种有效的多目标粒子群协同优化算法。

关键词：铅锌烧结过程综合透气性烧结终点多目标粒子群协同优化算法

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考虑设计参数扰动的芯片多元参数成品率预测算法 Article

Xin LI,Jin SUN,Fu XIAO

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第12期页码 1344-1359 doi: 10.1631/FITEE.1601225

摘要：随着芯片制造工艺的进步，工艺参数、供电电压及片上温度（Process, voltage, and temperature, PVT）等设计参数扰动已成为芯片设计过程的棘手问题，其所产生的性能指标间相关性将导致芯片参数成品率显著下降但是，当前芯片参数成品率预测算法主要局限于单一性能指标成品率预测或对多个单性能指标成品率进行均衡优化，而不能同时针对多个性能指标约束进行多元参数成品率预测，易造成参数成品率精度缺失。基于以上问题，本文将多个性能指标同时作为约束条件，提出一种芯片多元参数成品率预测方法。最后，同时考虑多个芯片性能指标约束，根据Copula方法准确预测芯片多元参数成品率。实验结果表明，本文方法可以在指定性能指标约束下对芯片多元参数成品率进行有效预测，并可为芯片设计人员提供任意性能指标约束下的多元参数成品率预测曲面。

关键词：成品率预测；参数扰动；多元参数成品率；性能建模；稀疏表示

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一种大偏心皮卫星分离参数复合优化方法 None

Lai TENG, Zhong-he JIN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第5期页码 685-698 doi: 10.1631/FITEE.1700416

摘要：航天飞行器的分离参数直接影响它的飞行轨迹，如果分离参数超过它能承受的极限，则飞行器难以调整飞行姿态，可能造成飞行器偏离轨道或坠毁。提出一种将角速度与外矩结合的大偏心皮卫星分离参数复合优化方法。通过改变弹性发射装置位置，在分离机构变化较小情况下，有效控制飞行器弹出过程。给出了角速度偏差的原因和不可信的优化结果，并对不可信的优化结果进行分析。通过地面无重力试验对该优化方法进行验证。仿真和试验结果表明，该优化方法能有效优化大偏心皮卫星的分离参数。该方法特别适用于固定和非稳定状态弹性参数、各种弹性装置的分布以及难以校正姿态的大偏心航天飞行器，在实际应用中具有通用性和易操作性。

关键词：皮卫星；星箭分离机构；分离参数；参数优化

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膜结晶过程强化与控制研究进展 Review

姜晓滨, 邵钰珊, 盛磊, 李培钰, 贺高红

《工程（英文）》 2021年第7卷第1期页码 50-62 doi: 10.1016/j.eng.2020.06.024

摘要：

结晶是用于固体颗粒制备的基本分离技术，其中成核和生长过程的精确调控至关重要。目前，发展同时增强整个结晶过程的新型控制技术仍然面临巨大挑战。膜结晶（MCr）是一种新兴耦合技术，近年来取得了长足的进步，有望实现上述目标。本文综述了MCr的基本概念及其在结晶控制和过程强化中的应用前景，对MCr用的关键膜材料、过程控制机制以及基于多种混合膜和结晶工艺的优化策略进行简述。

关键词：膜结晶成核过程控制过程强化

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遗传算法与分组数据处理神经网络相结合的人工智能预测盾构掘进过程中滚刀的寿命 Article

Khalid Elbaz, 沈水龙, 周安楠, 尹振宇, 吕海敏

《工程（英文）》 2021年第7卷第2期页码 238-251 doi: 10.1016/j.eng.2020.02.016

摘要：使用所提出的模型，可以分析盾构机性能数据库、滚刀的消耗、地质条件和操作参数等监测数据。为了验证所提出模型的性状，进行了案例研究，用数据说明了混合模型的优越性。

关键词：滚刀寿命盾构隧道施工参数分组数据处理与遗传算法

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移动式颗粒床除尘器的设计研究

吕保和

《中国工程科学》 2007年第9卷第10期页码 45-48

摘要：结合理论计算与实际运行试验，提出了移动式颗粒床除尘器主要结构参数及主要性能参数的设计计算方法，证明了该方法具有较好的实际应用价值。

关键词：移动式颗粒床除尘器结构参数性能参数

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三参数区间数研究及其在决策分析中的应用

胡启洲,张卫华,于莉

《中国工程科学》 2007年第9卷第3期页码 47-51

摘要：

在定义三参数区间数的基础上，给出了三参数区间数的运算关系；然后将权重为区间数的多指标决策问题转化为指标取值为三参数区间数的多指标决策问题；在三参数区间数理想方案点定义的基础上，给出了权重为三参数区间数的逼近理想点法；最后将其应用于某城市公交线网的优化调整中。

关键词：多指标决策三参数区间数逼近理想点法

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分形模型参数与粗糙度参数R_a关系的研究

潘玉良,吴立群,张云电

《中国工程科学》 2004年第6卷第5期页码 49-51

摘要：

介绍了W－M分形模型参数（D,G,γ）的物理含义，研究了分形参数（D,G,γ）与粗糙度参数R_a之间的联系，导出了分形参数（D,G,γ）与粗糙度参数

关键词： W－M分形模型分形参数粗糙度R_a

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一种用于工业过程监测的鲁棒迁移字典学习算法 Article

阳春华, 梁慧平, 黄科科, 李勇刚, 桂卫华

《工程（英文）》 2021年第7卷第9期页码 1262-1273 doi: 10.1016/j.eng.2020.08.028

摘要：

由于数据驱动的过程监测方法具有普遍性，且不依赖反应机理，其已经成为复杂工业系统过程监测的主流。然而，大多数数据驱动的过程监测方法均假设历史训练数据和在线测试数据遵循相同的分布。事实上，由于工业系统恶劣的环境，从实际工业过程中收集的数据总是受到许多因素的影响，如多变的操作环境、原材料的变化和生产指标的修改。这些因素通常会使在线监测数据和历史训练数据分布不同，从而导致过程监测任务中的模型失配。因此，当将从训练数据中学习的模型应用于实际的在线监测时，很难实现精确的过程监测。这样的字典可以有效地提高过程监测和模态识别的性能。通过数值仿真和两个工业系统的实验验证了该方法的有效性和优越性。

关键词：过程监测多模态过程字典学习迁移学习