皮江法煉鎂還原工藝參數優(yōu)化研究.pdf

1、鎂及其鎂合金由于自身的優(yōu)點，在各個領域中得到了廣泛的應用，帶來了明顯的技術經濟效益。對皮江法煉鎂還原工藝參數進行優(yōu)化設計，可以提高生產效率，降低生產成本，提高生產效益。但與傳統(tǒng)數學優(yōu)化不同，作為一個實際生產問題，其中關系很復雜無法建立明確的數學關系模型，這就決定了它難以用常規(guī)方法實現。本文在對皮江法煉鎂生產工藝研究的基礎上，針對皮江法煉鎂還原工藝參數優(yōu)化這一復雜的實際組合優(yōu)化問題，以出鎂率作為最終優(yōu)化目標，基于人工神經網絡和遺傳算法建立

2、了皮江法煉鎂還原工藝參數的優(yōu)化系統(tǒng)，從而可以獲得最優(yōu)的工藝參數組合。 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原理，其還原工藝的反應機理及宏觀動力學。說明了皮江法煉鎂在還原過程中所必須達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。 人工神經網絡拋開了傳統(tǒng)的建模方法，它可以從大量的離散實驗數據中經過學習訓練，提取其領域知識，并將這些知識表示為網絡聯結權值的大小，從而建立相應的數學模型。因此采

3、用人工神經網絡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，是模擬達爾文的遺傳選擇和自然淘汰的生物進化過程的計算模型。其有簡單通用、魯棒性強、適于并行處理及高效等顯著特點。因此選擇遺傳算法來完成尋優(yōu)的工作。 正交實驗設計法運用數理統(tǒng)計技術對工業(yè)生產進行試驗控制，從而大大減少試驗次數，縮短試驗周期，有效降低試驗和生產成本。 基于混合人工神經網絡和遺傳算法建立了皮江法煉鎂還原工藝參數的優(yōu)化系統(tǒng)，獲得