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生物系统仿真校准：细胞培养制造过程
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于物理和数据驱动的数字孪生框架，应用于食品加工、激光增材制造和医疗流程优化等领域。该框架结合机器学习和贝叶斯推断，旨在提升系统的预测、监测和决策能力，解决复杂网络系统建模问题，推动数字孪生技术的发展。
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关键要点
- 提出了一种基于物理和数据驱动的数字孪生框架，应用于自主食品加工，具有最小计算负载和数据存储要求。
- 使用“灰盒子”模型学习CHO细胞生物反应器的动态演化，结合机器学习找回未知物理参数。
- 基于参数化物理模型的数字孪生用于激光增材制造过程中的熔池几何和缺陷识别，提升产品开发效率。
- 提出ANP-BBO方法，解决大规模数字孪生模型参数校准的困难，利用Bayesian优化。
- 数字孪生框架应用于石油和天然气工业，提高系统的稳健性和适应性，结合贝叶斯推断和不确定性管理。
- 构建非线性动力系统的数字孪生，能够生成系统演化并预测潜在灾难性行为，提供早期警示。
- 使用基于代理的仿真模型优化医疗流程，结合机器学习进行模型验证和敏感性分析。
- 通过数据驱动的模型提高电动汽车电池的能量密度和运行效率，监视电池状态和健康状况。
- 基于预测性数字孪生的方法用于土木工程结构的健康监测和维护规划，实现实时诊断和故障预测。
- 提供关于复杂网络系统建模的综述，提出新的框架和评估标准，评估现有方法的能力。
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延伸问答
数字孪生框架在食品加工中的应用是什么？
数字孪生框架在食品加工中用于自主食品加工，具有最小计算负载和数据存储要求。
如何利用机器学习优化CHO细胞生物反应器的动态演化模型？
通过“灰盒子”模型结合机器学习，直接学习演化方程并找回未知的物理参数。
ANP-BBO方法的主要功能是什么？
ANP-BBO方法是一种可扩展的批次式Bayesian优化方法，用于解决大规模数字孪生模型的参数校准问题。
数字孪生如何提高电动汽车电池的性能？
通过数据驱动的模型提高电池的能量密度和运行效率，并监视电池状态和健康状况。
数字孪生在土木工程中的应用有哪些？
用于健康监测、维护和管理规划，通过动态贝叶斯网络实现实时结构健康诊断和故障预测。
如何构建非线性动力系统的数字孪生？
可以通过稀疏优化和机器学习两种方法来构建非线性动力系统的数字孪生。
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