生物系统仿真校准：细胞培养制造过程
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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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Q&A
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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