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L-亮氨酸发酵过程的模拟优化 总被引:1,自引:0,他引:1
以L-亮氨酸发酵过程中菌种、基质、产物关系的动力学模型为基础,应用gPROMS软件,采用增广Lagrange乘子法对该发酵过程进行了模拟优化,提出了使用TQ9806菌株进行发酵的优化实验方案,使产物浓度由22.734 g·L-1提高到31.024 g·L-1,比已有的优化结果提高了4.154 g·L-1,大幅提高了实验效率. 相似文献
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在连铸过程中,结晶器液面波动是限制连铸速度和铸坯质量的关键参数之一,因此,液面波动行为的准确预测一直是冶金学者的研究重点。基于此,本文利用Python对结晶器液面波动的振幅值进行预测。首先,选取中间包的质量、塞棒的位置、拉力和结晶器振动作为模型的输入,对数据快速傅里叶变换和归一化处理。然后,构建4×3×1的反向传播(back propagation, BP)神经网络模型,并利用鲸鱼算法(whale optimization algorithm, WOA)对初始权值和阈值优化。通过训练预测,相比BP神经网络,WOA-BP神经网络能较好地对结晶器液面波动进行预测,且预测值与结晶器液面波动振幅吻合较好,拟合决定系数(R2)为0.841 4;当振幅偏差为±0.02时,命中率可达到91%。 相似文献
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