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Enregistrement W2222617471 · doi:10.1021/acs.iecr.5b03522

Integration of Design and Control of Dynamic Systems under Uncertainty: A New Back-Off Approach

2015· article· en· W2222617471 sur OpenAlexafffund
Siddharth Mehta, Luis Ricardez‐Sandoval

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Control Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésProcess (computing)Mathematical optimizationComputer scienceKey (lock)Optimal controlOptimal designControl theory (sociology)Series (stratigraphy)Process designProcess controlContinuous stirred-tank reactorSet (abstract data type)Engineering design processPower (physics)Process integrationControl (management)MathematicsProcess engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new methodology for simultaneous design and control under process disturbances and parameter uncertainty is presented using power series expansions (PSE) approximations. The key idea in this methodology is to back-off from the optimal steady-state design, which might be infeasible because of process dynamics and parameter uncertainty, to obtain the optimal design parameters that result in a dynamically feasible and economically attractive process. The work focuses on calculating various optimal design and control parameters by solving a set of optimization problems in an iterative manner using mathematical expressions obtained from PSE. These approximations are used to determine the direction in the search of optimal design parameters and operating conditions that is required for an economically attractive and dynamically feasible process. The proposed method was tested on a nonisothermal CSTR, and the results were compared with the formal integration process. The effect of the methodology’s key tuning parameters is also presented. The results show that this method has the potential to address the integration of design and control of dynamic systems under uncertainty at low computational costs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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