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J-GLOBAL ID：201802227181387248   整理番号：18A1872620

モデル選択のための実験の平坦性ベース設計【JST・京大機械翻訳】

Flatness-Based Design of Experiments for Model Selection

著者 (4件)： Schulze Moritz (Institute of Energy and Process Systems Engineering, TU Braunschweig, Franz-Liszt-Strasse 35, 38106 Braunschweig (Germany)) ,  Schulze Moritz (Center of Pharmaceutical Engineering (PVZ), TU Braunschweig, Franz-Liszt-Strasse 35a, 38106 Braunschweig (Germany)) ,  Schenkendorf Rene (Institute of Energy and Process Systems Engineering, TU Braunschweig, Franz-Liszt-Strasse 35, 38106 Braunschweig (Germany)) ,  Schenkendorf Rene (Center of Pharmaceutical Engineering (PVZ), TU Braunschweig, Franz-Liszt-Strasse 35a, 38106 Braunschweig (Germany))
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 51  号： 15  ページ： 233-238  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高い製品規格と費用効率の高いロバストなプロセス設計は,製薬産業における重要な課題であり,基礎となる物理現象の完全なシステム理解を必要とする。モデルベースのアプローチは,価値あるシステム洞察を得るのに好都合であることが証明されていしかし,モデルが適切に導出され,最適に設計された実験によって検証された場合にのみ,定性的推論を引き出すことができる。本論文では,モデル選択のための実験(MBDoE)問題のモデルベース設計を解くための新しいモデル反転戦略を提案した。すなわち,微分平坦性概念を用いて競合モデル候補の差を最大化した。差動的に平坦な系は,いわゆる平坦出力とその誘導体により,それらの状態を表し,解析的に制御できる。すべての考慮されたモデル候補の平坦出力の差を最大化することにより,MBDoE問題に対する解析的モデルを明らかにする制御動作を効率的に得た。これらの最適化された制御動作が実行されるとき,結果としての実験データはより信頼性のある不正確なモデルを無効にすることが期待される。著者らは,質量作用反応システムの異なる実現を記述する潜在的モデル候補を有する提案MBDoE概念の有効性を実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： プロセス設計 ,  *平坦性 ,  ロバスト性 ,  最適化 ,  製薬業 ,  信頼性 ,  反応系 ,  実験計画法 ,  制御動作 ,  *モデル
準シソーラス用語： 微分平坦性 ,  モデルベース設計 ,  モデルベース ,  製品仕様 ,  *モデル選択 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： モデル選択 ,  微分平坦性 ,  実験計画 ,  最適制御 ,  Akaike情報基準

分類 (2件)： 化学プロセスの解析  (XC01030R) ,  電動機  (NB07030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： モデル選択 ,  実験 ,  平坦性 ,  設計