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  Accelerating Optimization and Uncertainty Quantification of Nonlinear SMB Chromatography Using Reduced-Order Models

Zhang, Y., Feng, L., Seidel-Morgenstern, A., & Benner, P. (2017). Accelerating Optimization and Uncertainty Quantification of Nonlinear SMB Chromatography Using Reduced-Order Models. Computers & Chemical Engineering, 96, 237-247. doi:10.1016/j.compchemeng.2016.09.017.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-002B-A29A-B Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-002D-A59C-B
Genre: Zeitschriftenartikel

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zhang_ams_2351807.pdf (Postprint), 470KB
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https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-002D-A59D-9
Name:
zhang_ams_2351807.pdf
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Öffentlich
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Urheber

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 Urheber:
Zhang, Yongjin1, Autor           
Feng, Lihong1, Autor           
Seidel-Morgenstern, Andreas2, 3, Autor           
Benner, Peter1, Autor           
Affiliations:
1Computational Methods in Systems and Control Theory, Max Planck Institute for Dynamics of Complex Technical Systems, Max Planck Society, ou_1738141              
2Physical and Chemical Foundations of Process Engineering, Max Planck Institute for Dynamics of Complex Technical Systems, Max Planck Society, ou_1738150              
3Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, External Organizations, ou_1738156              

Inhalt

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Details

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Sprache(n):
 Datum: 2017
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1016/j.compchemeng.2016.09.017
Anderer: pubdata_escidoc:2351807
 Art des Abschluß: -

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Computers & Chemical Engineering
Genre der Quelle: Zeitschrift
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Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 96 Artikelnummer: - Start- / Endseite: 237 - 247 Identifikator: -