鳙鱼鱼骨脱钙工艺优化及其模型

为了顺利地从鳙鱼鱼骨中提取较高纯度的胶原蛋白,进行了鳙鱼鱼骨脱钙的预处理研究。采用单因素实验和响应面实验考察了主要工艺参数液固比、盐酸质量分数、搅拌速度和搅拌时间对脱钙率的影响,并对它们进行了优化,得到了最佳参数分别为7.3∶1 g·g-1、7.00%、1 000 r·min-1和1.0 h,在此条件下,脱钙率达到91.68%(实际值)。建立了以考察的4个工艺参数为自变量,以脱钙率为响应值的工艺模型,该模型理论值与实验值吻合度较高,可预测不同工艺条件下的脱钙率。同时,确定和比较了各工艺参数对脱钙率影响的显著性程度,为严格控制操作指标提供了理论依据。     

响应面法优化冷冻结晶纯化壬醛酸甲酯工艺

以壬醛酸甲酯粗品为原料,采用无水乙醇为溶剂冷冻结晶提纯壬醛酸甲酯,通过单因素实验考察结晶温度、结晶时间以及溶剂与原料质量比对壬醛酸甲酯质量分数的影响。在单因素实验基础上,采用Box-Behnken响应面法优化纯化工艺参数。结果表明:结晶温度和结晶时间对壬醛酸甲酯质量分数的影响极为显著;经响应面分析优化得到壬醛酸甲酯纯化的最佳工艺条件为结晶温度9.03℃,结晶时间1.88 h,溶剂与原料质量比2.94,壬醛酸甲酯的预测质量分数为34.73%;在此优化条件下壬醛酸甲酯的平均质量分数为34.41%。优化模型能较好地预测壬醛酸甲酯质量分数,为壬醛酸甲酯的生产提供参考。     

多元线性回归正交设计优化啤酒酵母蛋白酶解工艺

以啤酒酵母蛋白为底物,以中性蛋白酶的酶解效果为衡量指标,采用对比分析和多元线性回归正交组合设计试验方法,优化出中性蛋白酶可控酶解啤酒酵母蛋白的工程化回归模型。优选出最佳工艺参数如下:啤酒酵母蛋白质量分数为1.13%,中性蛋白酶质量分数为5.02%,酶解温度为54.3℃,酶解pH值为6.1时,经过3次验证发现水解度均在44.71%以上,证明了回归模型具有工程化生产指导意义。     

机加零件质量预测与工艺参数优化方法

为了有效利用机加零件工艺信息和检测信息,提出基于机器学习算法的质量预测与工艺参数优化方法. 以集成工艺信息和检测信息的基于模型定义（MBD）模型为输入,通过对三维建模软件的二次开发实现参数提取,并建立结构化数据集. 利用多种机器学习分类器构建基于工艺参数与质量分类标签的质量预测模型. 结合信息增益算法对所有工艺参数进行优先级排序,筛选出对质量影响最大的工艺参数;开发质量预测与工艺参数优化工具集,利用梯度提升树模型优化对质量影响最大的工艺参数. 以某航空企业提供的铣削实验数据验证所提出方法的有效性和可靠性. 验证结果表明,该方法能够较好地实现机加零件的质量预测和工艺参数优化.     

基于PSO-WNN模型的超短期风速预测及其误差校正

小波神经网络(wavelet neural network,WNN)具有多分辨率局部时频特性,在风速预测中得到了广泛应用,但模型参数的优化选择是一难点,为此提出一种基于PSO(粒子群算法)-WNN的超短期风速预测模型。引入粒子位置变化量与二阶振荡环节改进粒子群算法,以平衡粒子群的全局搜索能力和局部改良能力;采用改进的粒子群算法优化WNN模型参数,进而对风速进行超短期预测;为进一步减小预测误差,分析风速预测的模型误差及其相关因素,并采用一阶线性回归法进行误差校正。算例表明,所提PSO-WNN预测模型及误差校正措施能够有效提高风速预测模型的泛化性能和预测精度。     

芒果皮中多酚提取工艺的优化

以芒果皮为原料,用响应曲面法优化芒果皮中多酚类物质的提取工艺.以乙醇体积分数、提取时间以及六偏磷酸钠为自变量,多酚的提取量为响应值,采用Box-Behnken试验设计的方法,研究各自变量及其交互作用对多酚类物质提取量的影响;利用Design Expert软件对数据进行回归分析.结果表明:芒果皮中多酚的最佳提取工艺条件为乙醇体积分数41%、料液比1∶25、浸提温度65℃、提取时间89 min、六偏磷酸钠的添加量0.19%,多酚的提取量为14.15 mg/g;得到二次多项式回归方程的预测模型经过验证试验,其实际值为14.09 mg/g,与预测值偏差不大,充分证明响应曲面法所得的优化提取工艺参数准确可靠,具有实用价值.     

高炉炉温预测控制的变系数回归模型

为更好地预测与控制高炉炉温的发展趋势，从高炉炉温控制的混合动力学方程出发，在将其差分离散的基础上，运用变系数回归的相关理论，建立了高炉炉温预测控制的变系数回归模型.同时运用加权最小二乘法对模型的参数进行估计，得到每一炉下具体的高炉炉温预测控制的回归模型.结合包钢6#高炉的数据进行预测控制模拟，取得了90%命中的预测效果.此外，还给出了每一预测时刻下控制变量、状态变量与铁水硅质量分数w(Si)之间的数量关系，为预测之后的控制奠定了模型基础.     

RSM法优化微波场下壳聚糖降解

采用响应曲面法分析了壳聚糖质量分数、pH值以及微波辐射时间对壳聚糖相对分子质量的影响,并建立了相应的预测模型.在微波功率为528 W时,壳聚糖质量分数、pH值及微波辐射时间对壳聚糖的相对分子质量有显著的影响.相对分子质量为1.00×10^4的低聚壳聚糖,模型优化所得的较优工艺参数：质量分数为4.55%,pH值为7.7,辐射时间为54.8 min,对应的相对分子质量试验值为9.75×10^3.通过验证证明,所得到的壳聚糖降解工艺参数是可行的,并得到一个能较好预测试验结果的模型方程.     

TGARCH模型预测高炉铁水硅质量分数

为了更好地反映高炉铁水硅质量分数序列的高波动特性,利用门限广义自回归条件异方差（TGARCH）模型对硅质量分数序列进行预测.应用Portmantea Q检验、拉格朗日乘子检验以及非对称项系数显著性检验,验证了高炉铁水硅质量分数序列存在异方差性和非对称性.在此基础上将TGARCH模型应用于高炉铁水硅质量分数预测,采用极大似然估计法确定参数,建立TGARCH(1,1,1)预测模型,并采用命中率和误差率2种评价准则对预测结果进行分析.这种方法克服了以往模型没有考虑序列非对称性影响的缺陷,更加适合于高炉铁水硅质量分数的预测.将预测模型应用于包钢6号高炉,取得了较好的预测效果.     

基于粒子群优化的溶解氧质量浓度支持向量回归机

针对污水处理中溶解氧质量浓度无法在线精确测量的问题,提出基于粒子群算法优化支持向量回归机(PSO-SVR)的溶解氧质量浓度软测量模型.为了提高溶解氧的预测精度和效率,采用粒子群算法对支持向量回归机的模型参数进行优化,并以自动获取的最佳参数组合构建溶解氧与其影响因子间的非线性软测量模型,利用该软测量模型对国际基准仿真模型BSM1的溶解氧质量浓度进行预测.仿真结果表明:该模型能得到较好的预测效果,与SVR、RBF神经网络相比,PSO-SVR模型不仅计算复杂度低,而且收敛速度快,预测精度高,泛化能力强.     

响应曲面法优化超声提取柚皮中总黄酮工艺

在单因素试验的基础上,利用响应曲面法对超声辅助提取柚皮中总黄酮的工艺参数进行了优化.以乙醇浓度、超声时间、提取温度为自变量,总黄酮提取率为响应值,采用Box-Be-hnken设计试验方案,利用SAS软件对实验数据进行回归分析,得到黄酮提取率的二次多项式预测模型.在固液比为1∶30的条件下,优化的工艺参数为：乙醇浓度67.0%,超声时间28.0 min,提取温度50.0℃.在此工艺条件下柚皮总黄酮提取率为5.301%.     

基于支持向量机的随机聚焦搜索算法优化冲压成形工艺

针对板料冲压成形工艺优化问题,研究了一种新的优化设计方法。采用支持向量机(support vector ma-chine,SVM)构建工艺参数与成形质量之间的多元非线性回归函数模型,在此基础上将一种新的群集智能算法,即随机聚焦搜索(stochastic focusing search,SFS)算法应用于冲压成形工艺参数寻优,以达到优化成形质量的目的。结合盒形件拉深实验证明,SVM在小样本条件下学习后所构建的非线性拟合精度比神经网络具有优势,表明了SVM具有更好的泛化性能。在SVM模型基础上应用SFS算法对板料冲压成形的工艺参数进行优化,将优化后的工艺参数进行实验验证,结果表明可获得较好的成形质量,说明了该优化方法具有较好的精确度和有效性,有一定的工程实用价值。     

年径流预测的自适应NNBR-ANN耦合模型

以基本遗传算法为基础，优化人工神经网络与最近邻耦合模型的基本参数，得到无参数的自适应NNBR-ANN耦合模型。应用此模型对黄河青铜峡年平均流量进行预测，并与单独的人工神经网络模型和最近邻抽样回归模型预测结果进行比较分析。结果表明：此方法将模型的基本参数进行优化处理，打破传统的定参方法，用于径流预测更加方便适用，且预测精度更高。     

响应面法及其在药学领域中的应用

响应面法(Response Surface Methodology,RSM)是利用合理的试验设计方案,采用多元二次回归方程拟合各因素与响应值之间的函数关系,通过对回归方程的分析优化工艺参数,预测响应值的一种统计方法.本文简要介绍响应面法的几种常用设计方案和软件,并对其在药学领域中的应用进行综述.     

基于变尺度混沌蚁群算法的飞灰中的碳质量分数优化

为了降低燃煤锅炉飞灰中的碳质量分数,利用支持向回归(SVR)建立了大型四角切圆燃烧锅炉的碳质量分数模型.利用大样本量的热态实炉碳质量分数实验数据对模型进行了训练和验证,利用变尺度混沌蚁群算法结合该模型对锅炉的运行参数进行优化.计算结果表明:SVR模型具有很好的泛化性和预测精度;变尺度蚁群算法能实现全局寻优,降低飞灰中的碳质量分数,而且具有很高的稳定性和鲁棒性,其快速的收敛寻优能力也非常适于在线应用;支持向量机与变尺度蚁群算法的结合使用可以有效地实现燃烧优化,降低飞灰中的碳质量分数是控制锅炉飞灰中碳质量分数的有效工具.     

基于Matlab的回归分析在注塑翘曲预测中的应用

以汽车外饰件观后镜注塑件成形质量中的翘曲量为优化目标,对注射温度、模具温度、注射时间、保压时间、冷却时间等影响翘曲量的工艺参数,以数值模拟得到的数据为实验数据,通过回归分析,建立预测注塑产品翘曲量的数学模型,并比较其预测精度从而得到有效的预测模型,最后达到对注塑工艺条件进行优化的目的。     

碳酸二甲酯（DMC）＋乙醇＋水及DMC＋环已烷＋甲醇三元系液液平衡的研究

DMC是近年来发展迅速的一种新型“绿色”化工产品,对其生产工艺条件的开发越来越受到人们的重视.为配合甲醇氧化羰基化法生产DMC的工艺中分离与精制单元的开发,测定了常压下25,30,35℃时DMC+乙醇+水及DMC+环己烷+甲醇三元体系的液-液平衡数据,采用色谱分析各物质组成,用峰面积归一化法定量.所得两体系的液-液相平衡数据用NRTL模型进行了热力学关联,采用单纯形优化法回归上述模型中的数值,以摩尔分数为目标函数,用溶液的热力学条件对所得参数值进行筛选,求出模型参数.该模型参数成功的预测了两个体系的平衡组成,平均偏差小于0.006,结果令人满意.     

超声波辅助双水相提取胡萝卜叶总黄酮的工艺研究

胡萝卜叶有香气而不易感染病虫害,是非常好的绿色食品原料。为提高胡萝卜叶的开发利用率,以胡萝卜叶为原料,优化提取胡萝卜叶中总黄酮的工艺条件。以总黄酮提取率为指标,采用超声波辅助双水相对胡萝卜叶中的总黄酮进行提取,在单因素的基础上,采用Box-Behnken响应面法对影响胡萝卜叶总黄酮的提取工艺条件进行优化,建立了乙醇体积分数、超声温度、液料比、硫酸铵质量浓度四因子与总黄酮提取率的二次多项式回归方程。单因素试验结果表明,总黄酮的提取率随着乙醇体积分数、超声温度、液料比和硫酸铵质量浓度的增加呈现先增加后减小的变化趋势。响应面优化超声辅助双水相提取胡萝卜叶总黄酮的最佳提取工艺条件为:乙醇体积分数64.39%,提取温度61.32℃,液料比34.48 m L/g和硫酸铵质量浓度0.41 g/m L。经修正后的最佳工艺条件为:乙醇体积分数64%,超声温度61℃,液料比34 m L/g和硫酸铵质量浓度0.41 g/m L,在此条件下,测得胡萝卜叶总黄酮的提取率为4.956%,与理论值相比,其相对误差为0.52%,验证了回归模型的有效性。利用Box-Behnken响应面法优化超声波辅助双水相提取胡萝卜叶总黄酮的工艺准确率高,可靠性强。     

灰色关联度优化钛合金盘铣开槽工艺参数

针对盘铣开槽过程中材料去除率大、刀具磨损严重、塑性变形明显等问题,采用正交实验法设计三因素三水平的钛合金盘铣开槽加工实验。基于灰色关联分析将多目标优化转化为单目标优化,利用主成份分析确定材料去除率、刀具寿命、残余应力层厚度对灰色关联度的影响权重。通过对试验数据的回归分析,建立灰色关联度与工艺参数的二阶预测模型。基于各工艺参数对材料去除率、刀具寿命、残余应力层厚度和灰色关联度的影响规律分析,确定盘铣工艺参数优化方案。利用响应曲面进行工艺参数优化问题求解并进行盘铣开槽实验,结果表明:该优化方法获得的工艺参数组合可在满足刀具寿命和残余应力层厚度的基础上最大限度的提高材料去除率。     

响应面法优化预酶解提取米渣蛋白的研究

为改善米渣中蛋白质的提取效果,采用中性蛋白酶酶解、碱溶两步法提取米蛋白.固定碱提取工艺,通过单因素实验,确定了预酶解的基本条件;并以pH和加酶量和反应时间为自变量,蛋白质提取率和质量分数为响应值,采用Box Behnken试验设计方法,对预酶解条件进行响应面（RSM）优化,确定了预酶解的最优工艺.最优条件下得到米渣蛋白质的提取率为78.27%,质量分数为72.86%,较直接碱提取,两者均有了一定的提高,且以蛋白质提取率提升幅度大,且优化条件下的实验结果与RSM回归方程预测值吻合良好.