皮江法煉鎂還原工藝參數(shù)優(yōu)化研究.pdf

1、鎂及其鎂合金由于自身的優(yōu)點(diǎn)，在各個(gè)領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用，帶來了明顯的技術(shù)經(jīng)濟(jì)效益。對皮江法煉鎂還原工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，可以提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效益。但與傳統(tǒng)數(shù)學(xué)優(yōu)化不同，作為一個(gè)實(shí)際生產(chǎn)問題，其中關(guān)系很復(fù)雜無法建立明確的數(shù)學(xué)關(guān)系模型，這就決定了它難以用常規(guī)方法實(shí)現(xiàn)。本文在對皮江法煉鎂生產(chǎn)工藝研究的基礎(chǔ)上，針對皮江法煉鎂還原工藝參數(shù)優(yōu)化這一復(fù)雜的實(shí)際組合優(yōu)化問題，以出鎂率作為最終優(yōu)化目標(biāo)，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法建立

2、了皮江法煉鎂還原工藝參數(shù)的優(yōu)化系統(tǒng)，從而可以獲得最優(yōu)的工藝參數(shù)組合。 分析了皮江法煉鎂的基本原理，闡述了皮江法煉鎂的熱力學(xué)原理，其還原工藝的反應(yīng)機(jī)理及宏觀動力學(xué)。說明了皮江法煉鎂在還原過程中所必須達(dá)到的條件以及這些條件對還原過程的影響。確定了還原工藝的優(yōu)化參數(shù)。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拋開了傳統(tǒng)的建模方法，它可以從大量的離散實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中經(jīng)過學(xué)習(xí)訓(xùn)練，提取其領(lǐng)域知識，并將這些知識表示為網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)權(quán)值的大小，從而建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型。因此采

3、用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為建模的核心算法。 遺傳算法是一種有效地解決最優(yōu)化問題的方法，是模擬達(dá)爾文的遺傳選擇和自然淘汰的生物進(jìn)化過程的計(jì)算模型。其有簡單通用、魯棒性強(qiáng)、適于并行處理及高效等顯著特點(diǎn)。因此選擇遺傳算法來完成尋優(yōu)的工作。 正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)法運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)技術(shù)對工業(yè)生產(chǎn)進(jìn)行試驗(yàn)控制，從而大大減少試驗(yàn)次數(shù)，縮短試驗(yàn)周期，有效降低試驗(yàn)和生產(chǎn)成本。 基于混合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法建立了皮江法煉鎂還原工藝參數(shù)的優(yōu)化系統(tǒng)，獲得