Engelska

Vid tillräcklig efterfrågan

Ge insikt i hur matematiska modeller av processystem kan kalibreras och valideras mot experimentella data och hur experiment skall planeras för god modellkalibrering.

Kursen presenterar metoder och deras egenskaper för parameterskattning och modellkalibrering. Den första delen fokuserar på grundläggande metoder för linjär och olinjär regression tillsammans med modellkalibrering. Den andra introducerar experimentplanering (DoE) och multivariatstatistik, och maskininlärning. Även några inlämningsuppgifter samt ett modellkalibreringsprojekt ingår i kursen.

kunna de grundläggande metoderna för linjär och olinjär regression samt motsvarande regressionsanalys.

använda de grundläggande metoderna inom parameterskattning, modellkalibrering och maskininlärning.

förstå hur kvaliteten hos data och design av experiment påverkar modellkalibrering samt värdera egenskaper hos metoder för parameterskattning och hur dessa påverkar modellkalibrering.

Föreläsningar

övningar

Projekt

Skriftlig rapport

Inlämningsuppgifter

Seminarieföredrag av deltagarna

Underkänd, godkänd

Grundkurser i transportprocesser, reaktionsteknik och separtionsteknik eller motsvarande kurser

KETN01 Processimulering

Englezos, P. & Kalogerakis, N.: Applied Parameter Estimation for Chemical Engineers.. Dekker media, 2001.

KET121F

2019-08-27

Margareta Sandahl