【EI检索】第二届自动控制,机电和工业工程国际会议 (ACMIE 2019)

【EI检索】第二届自动控制,机电和工业工程国际会议 (ACMIE 2019)
The 2nd Int'l Conference on Automatic Control, Mechatronics and Industrial Engineering (ACMIE 2019)
会议时间:2019年11月22-24日
会议地点:中国桂林
在线注册: http://www.acmieevent.org/RegistrationSubmission/default.aspx?ConferenceID=1149
联系邮箱:ic_vicky@163.com 第二届自动控制,机电和工业工程国际会议 (ACMIE 2019)将于2019年11月22日至24日于中国桂林举行。本届大会是由武汉大学等多家单位共同举办。 ACMIE 2019旨在为业内专家学者分享技术进步和业务经验,聚焦自动控制,机电和工业工程等相关领域的前沿研究,提供一个交流的平台. 会议将集聚来自世界各地的科研人员、工程师、学者及业界专家,展示他们在此相关领域的最新研究成果及活动进展,诚邀您同聚桂林,共襄盛会。


文章出版

ACMIE 2019 会议的论文集将由 CRC Press/Balkema (Taylor & Francis Group) 出版并且 提交Ei检索。
全文提交轮截止日期:2019年8月22日。 


如果您愿意出席会议并担任大会演讲嘉宾,请将您的个人简历发送至组委会邮箱。我们会在第一时间联系您。

参会价格

Package A:    仅参会(无报告) USD 400(RMB 2400) 
Package B:    参会 + 摘要报告 USD 450 (RMB 2700) 
Package C:    参会 + 全文发表 + 报告 USD 600 (RMB 3600) 

参会费包含内容:
1. 可参加所有会场
2. 会议期间午餐(11月23,24日)
3. 会议期间晚餐(11月23日)
4. 会议期间茶歇
5. 会议指南及会议期刊各一本 


联系方式

电子邮箱:ic_vicky@163.com
联系电话:+86 15071343477(18627737240) 
QQ: 58329403
微信:3025797047


会议议题 

该会议征文涉及领域包括(但不限于): 

自动化和控制技术:
测控与自适应控制
工厂建模与自动化
智能自动化和工业自动化
复杂系统建模
网络智能与网络控制
过程控制与仪表
控制系统和应用程序
数字控制和智能控制
故障检测与隔离
线性和非线性控制系统
神经模糊控制
优化和最优控制
采样控制系统
虚拟仪器和控制
机电工程:
电气工程和系统集成
传感器和执行器和网络
机器人、移动平台
无人驾驶车辆
汽车和运输系统
微光机电
机电一体化
人机界面
系统工程应用
机械工程:
力学与计算力学
可压缩流动
燃料、燃烧与内燃机
机械与机械设计
微机引导设计与制造
阻力和推进
流体传动 
机械结构与系统动力学
机械摩擦与表面技术
机械润滑,密封及控制
电子工程:
电路和电子学
非线性电路与系统
模拟电子技术
数字电子技术
微机原理与应用
电力系统分析和电机学
绝缘技术
高电压技术
工业工程:
制造系统工程
工业模拟和工业制造设计
物流工程与管理
塑性变形技术,模具和设备 
焊接结构,工艺及设备 
零部件加工及制造 
铸造工艺及设备
纳米制造和精密工程
制冷和空调
船舶设计和建造
固体和断裂力学
航天器/运载火箭系统和技术
表面安装和包装技术
摩擦学和逆向工程
纺织与皮革技术

其他相关领域

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值