针对株洲冶炼厂湿法炼锌过程中的自动化控制,研究了沸腾糟净化过程的数学模型,在此基础上进行了动态优化控制,并给出了仿真结果

在成功筛选出一株高产乳酸的乳酸菌USTB-08基础上,分别采用批量和补料发酵培养,通过改变碳源、氮源、碳氮比、温度和pH值等研究了乳酸菌USTB-08生长和产乳酸的优化控制条件.采用蔗糖和酵母膏作为唯一碳源和氮源(碳氮质量比为5:1)、温度35℃、接种量1.0%及初始pH 6.50是提高乳酸菌生长的优化参数.进一步在50L全自控发酵罐中,采用质量分数为10%氢氧化钠和25%蔗糖混合溶液作为控制pH值和碳源补料的流加液,在pH 6.00~7.00范围内,恒定控制pH 6.50获得了最大的乳酸菌生物量(OD680nm 13.2),而恒定控制pH 7.00则获得了最高的乳酸含量(28.0 g·L-1).本研究首次采用控制pH值与流加蔗糖同步进行的培养方式,获得了高细胞浓度的乳酸菌和高质量浓度的乳酸

1. 发酵过程的优化控制技术 2.生化过程的模型化 3.高密度培养技术 4.代谢工程和代谢网络控制 5.新型生化反应器的研究和开发 6.新型发酵和产品分离技术

基于高温合金617B的组织演变模型，采用DEFORM-2D有限元软件构建了617B合金管材的热挤压模拟计算过程，对高温合金617B的热挤压特征进行了分析，并实现了管坯温度、晶粒尺寸等的定量预测.在结合生产实际的基础上，提出了包括温度准则、载荷准则、组织精确控制准则等在内的组织可控的可挤出性准则，对准则的控制原理和实施过程进行了阐述，并采用该类准则对617B合金的热挤压工艺参数范围进行优化，顺利得到了轴向形状尺寸均匀，表面质量较好的高温合金617B管材.该方法的提出和验证，为镍基高温合金无缝管材的生产提供了工艺优化的理论依据和研究方法

《工程科学学报》：高温合金617B管材热挤压特征及工艺优化控制

【智能系统】需求侧管理下智能家庭用电多目标优化控制

【机器学习】神经网络的污水处理过程多目标优化控制方法

智能系统：基于改进粒子群算法的污水处理过程神经网络优化控制

智能系统：燃料电池混合动力汽车驱动系统的优化控制

《工程科学学报》：基于Pareto的电池容量衰退权衡优化控制策略