甘油间歇生物歧化过程的动态优化

研究了甘油间歇生物歧化过程的动态优化。针对甘油间歇生物歧化过程的非线性过量动力学系统,首先在终端时刻是固定和可变两种情况下,分别以终端时刻产物1,3-丙二醇的浓度、终端时刻产物1,3-丙二醇的产率为目标函数,提出了三个动态优化模型;然后基于有限元配置法将甘油间歇生物歧化过程的状态方程转化为代数方程,从而得到动态优化模型的非线性规划形式。最后对提出的三个动态优化模型进行求解,并对所得优化结果进行了分析与讨论。与已有结果相比,获得了更高的1,3-丙二醇产率。     

改进的单纯形法优化微生物间歇发酵的操作条件

建立了以微生物间歇发酵甘油生产1,3-丙二醇（1,3-PD）的两阶段非线性动力系统和终端要求为约束,以初始浓度和发酵时间为优化参数,以终端时刻1,3-PD的生产强度最大为性能指标的参数优化模型。证明了该模型中最优参数的存在性。最后构造了改进的单纯形法求解该问题,数值结果给出了微生物间歇发酵在厌氧条件下的最优的发酵时间、初始生物量和甘油浓度,从而为1,3-PD的产业化生产提供理论指导。     

甘油连续生物歧化过程的多目标优化

研究了甘油连续生物歧化过程的多目标优化。针对甘油连续生物歧化为1,3-丙二醇过程的还原途径酶催化非线性动力系统,首先考虑目的产物1,3-丙二醇的产率、甘油转化为1,3-丙二醇的转化率、甘油的转化率以及3-羟基丙醛浓度等四个目标函数,构建了六个多目标非线性优化模型,其次应用NBI（Normal Boundary Intersection）方法对其进行求解。为了解决NBI方法可能获得非全局Pareto最优解这一问题,设计了一种过滤算法以去除NBI方法产生的非全局Pareto点。最后对获得的所有多目标优化问题的Pareto最优解集及Pareto前沿进行了分析与讨论,为实现甘油生物歧化为1,3-丙二醇过程的操作优化提供指导。     

微生物批式流加发酵过程中的时滞最优控制

考虑到1,3-丙二醇(1,3-PD)批式流加发酵过程中的时滞现象,提出一个非线性时滞微分方程来描述该过程.以终端时刻1,3-PD的单位时间产量作为性能指标,同时,以甘油和碱的流加速度、发酵过程的终端时刻作为控制向量,建立一个含控制和状态约束的时滞最优控制模型.为了求解该最优控制问题,首先通过时间尺度变换,将该最优控制问题转化为具有固定终端时刻的等价最优控制问题;然后,应用控制参数化方法,将等价的最优控制问题用一系列有限维优化问题来近似;最后,构造一种改进的粒子群优化方法来求解相应的近似优化问题.数值结果表明,终端时刻的1,3-PD的单位时间产量比已有结果提高了约58%.     

微生物间歇发酵过程的时变时滞最优控制研究

主要研究间歇发酵甘油生产1,3-丙二醇(1,3-PD)过程中的时变时滞最优控制问题。针对该间歇发酵过程中存在的时滞现象,采用一种非线性时变时滞微分方程系统来刻画该过程。将终端时刻1,3-PD的产率最大化作为性能指标,建立了一个最优控制模型来计算最优的初始生物量、初始甘油和发酵时长。进一步,为了将该最优控制模型转化为具有固定终端时刻的问题,提出一种时域转换技术。通过应用约束转化技巧和罚方法,将该具有固定终端时刻的问题转化为一个仅含有盒式约束的优化问题,并设计了一种改进的差分进化算法来求解。从仿真实验的数值结果可以看出,在终端时刻,运用本控制算法得到的1,3-PD的产率相比之前的产率有明显提高。     

Aspen Plus异丁醇-水萃取精馏过程的模拟计算

借助Aspen Plus,对异丁醇-水体系萃取精馏过程所用的溶剂1,4-丁二醇、1,3-丁二醇、1,3-丙二醇、1,2-丙二醇、甘油、乙二醇等进行了模拟计算,确定分离能力大小的顺序为:1,4-丁二醇>甘油>乙二醇>1,2-丙二醇>1,3-丙二醇>1,3-丁二醇。在此基础上,以1,4-丁二醇为萃取剂,对该体系的萃取精馏过程进行了模拟计算,确定了萃取精馏过程的最佳工艺操作条件,并在此条件下获得质量浓度高达99.75%的异丁醇产品。为异丁醇-水萃取精馏分离工艺工业化提供了理论依据和设计参考。     

差异演化算法辨识微生物连续发酵动力学参数

在甘油连续发酵生产中提高1,3-丙二醇（1,3-PD）的产量是至关重要的,然而,3-羟基丙醛（3-HPA）的积累会引起发酵过程的停止。考虑到3-HPA对细胞生长和对酶的活性的抑制作用,提出一个新的数学模型来描述利用克雷伯氏菌连续发酵生产1,3-PD的过程。为了确定模型中的动力学参数,提出了参数辨识模型,并证明了参数的可辨识性。最后构造了改进的差异演化算法求解该参数辨识模型,数值结果表明该动力学模型能更好地描述微生物连续发酵过程,并且算法也是有效的。     

计算甘油代谢目标函数的一种新算法

通量平衡分析是代谢工程研究中能够定量预测细胞内通量分布情况的有效工具,然而其预测准确性的前提是需要设计合理的代谢目标函数。研究了克雷伯氏杆菌歧化甘油生产1,3-丙二醇的代谢目标函数计算问题。该问题的数学形式是一个双层规划模型,首先应用线性规划的对偶理论将其转化为等价的单层非线性优化问题,然后采用非线性优化算法对其进行求解。与已有的研究结果相比,所提方法获得了克雷伯氏杆菌歧化甘油代谢的全局最优通量分布情况。     

甘油间歇发酵酶催化非线性动力系统的强稳定性

以甘油生物转化生产1,3-丙二醇(简记为1,3-PD)的间歇发酵酶催化过程为背景,研究一类既无法求得解析解、又没有平衡点的非线性动力系统.论述了该类系统关于初始状态的解集的紧性以及对应的线性变分系统基本矩阵解的性质,并证明了非线性动力系统的强稳定性.所做的研究可以为进一步的数值计算提供理论依据.     

多模型预测控制在磨矿分级过程中的应用

磨矿分级过程的控制目标是将一、二级溢流浓度和细度稳定控制在质量指标区间内.磨矿分级过程是胖系统,完成动态优化目标后控制器仍有剩余自由度,因此需考虑局部稳态经济优化.针对这一目标,提出一种考虑局部稳态经济目标的多模型预测控制方案.首先,建立了基于现场数据库的球磨机和分级机传函矩阵模型;然后考虑局部经济性能,将稳态经济目标以罚函数形式嵌入动态优化目标函数;为消除球磨机换球引起的模型失配的影响,建立了一种基于换球规律的多模型切换策略.仿真结果表明了所提出控制方案的有效性.     

Metabolic system identification and optimization in continuous culture

To date, there still exist some uncertain factors in the continuous fermentation of glycerol to 1,3-Propanediol (1,3-PD) by Klebsiella pneumoniae because of the limitation in bio-techniques. In this paper, among these uncertain factors, we aim to infer the transport mechanisms of the substrate and the product across the cell membrane of the biomass. On the basis of different inferences of transport mechanisms, we reconstruct various metabolic systems and develop their dynamical systems. To determine the most reasonable metabolic system from all possible ones, we give a quantitative definition of biological robustness and propose an identification model on this basis. An improved Particle Swarm Optimization algorithm is developed to solve the identification model. Numerical results show that the identified system can describe the fermentation process well. Furthermore, to maximize the concentration of 1,3-PD, an optimization model is proposed. Numerical results show that the concentration of 1,3-PD can be increased considerably by employing the obtained optimal strategy.     

基于PSO算法的微生物间歇发酵动力学参数辨识

主要根据微生物间歇培养过程的特征、动态行为及实验数据,建立了能够更好反映间歇发酵过程的简化的多阶段参数辨识模型,然后证明了该模型中最优参数的存在性;最后结合模型特点构造了一种改进的粒子群优化（PSO）算法求得最优参数,并利用所得的参数进行过程仿真。结果表明该模型和算法大大减少了实验数据和计算数值之间的误差,能够更好地模拟微生物间歇发酵过程。     

Optimal design of a three tape-spring hinge deployable space structure using an experimentally validated physics-based model

An optimal design approach is developed for a self-driven, self-locking tape-spring under a pure bending load in deployable space structures. A novel hinge with three tape springs is investigated and designed via an optimization process. Firstly, we investigate the steady-state moment and maximum stress of the hinge during deploying and folding processes using physics-based simulations. Experimental analyses are then conducted to verify the physics-based simulation results. Secondly, a parametric analysis is carried out to prove that both the tape spring thickness and subtended angle have significant effect on steady-state moment. A Response Surface Methodology (RSM) is employed to define an optimal surrogate model aimed at maximizing the steady-state moment, subjected to allowable stress. Finally, the Large Scale Generalized Reduced Gradient (LSGRG) optimization algorithm is used to solve the optimal design problem. Optimization results show that steady-state moment is increased by 19.5% while satisfying a maximum stress constraint. The proposed method is promising for designing novel deployable structures with high stability and reliability.