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La modélisation de la cinétique d'extraction a une grande importance dans la compréhension, l'optimisation, le contrôle et la conception fondamentale du processus industriel. De plus, la mise en oeuvre de ce procédé passe généralement par une étape de détermination de certains paramètres souvent inexistants dans les banques de données. Cette dernière nécessite l'utilisation de la modélisation mathématique. Afin d'identifier les paramètres des modèles mathématiques représentant le procédé, une stratégie de modélisation basée sur l'identification paramétriques, en utilisant deux algorithmes d'optimisation métaheuristiques (PSO et GA) est proposée.…mehr

Produktbeschreibung
La modélisation de la cinétique d'extraction a une grande importance dans la compréhension, l'optimisation, le contrôle et la conception fondamentale du processus industriel. De plus, la mise en oeuvre de ce procédé passe généralement par une étape de détermination de certains paramètres souvent inexistants dans les banques de données. Cette dernière nécessite l'utilisation de la modélisation mathématique. Afin d'identifier les paramètres des modèles mathématiques représentant le procédé, une stratégie de modélisation basée sur l'identification paramétriques, en utilisant deux algorithmes d'optimisation métaheuristiques (PSO et GA) est proposée.
Autorenporträt
Sarah REZAZI a obtenu en 2009 le diplôme d¿Ingénieur d¿état en Génie des procédés pharmaceutiques, en 2011 Magister en Génie des procédés pharmaceutiques, et en 2017 Doctorat en Sciences en Génie des procédés à l¿Université de Médéa. Son domaine de recherche est l¿optimisation, modélisation cinétiques.