冲天炉熔炼过程神经-模糊建模与遗传优化
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TF53

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中国工程物理研究院行业预研基金项目(20010668和20000329)


Modeling and Optimization of Cupola Melting Operation with Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System Modeling and Genetic Algorithms
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    网形图是指导冲天炉熔炼操作的重要工具。为认识熔炼规律,实现冲天炉的优化控制,必须建立恰当的数学模型,以优化操作工艺。综合自适应模糊推理的建模功能和神经网络的学习能力,直接从实验数据中提取推理规则,建立了基于网形图的冲天炉熔炼过程模型。模型具有较高的预测精度和泛化能力。利用它可以帮助操作者认识熔炼规律,据此得出的新型网形图使用起来更为方便快捷。同时,将自适应模糊推理模型与遗传算法耦合,得到了最高铁水温度和最高热效率时的供风量和焦耗。研究形成的建模与优化方法推广应用到其它工艺过程的建模与优化。

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引用本文

夏伯才 钱翰域 董杰 王永强.冲天炉熔炼过程神经-模糊建模与遗传优化[J].重庆大学学报,2003,26(8):86-88.

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  • 最后修改日期:2003-04-15
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