转炉提钒静态模型研究

转炉提钒静态模型研究

ID:36662468

大小:2.17 MB

页数:55页

时间:2019-05-13

转炉提钒静态模型研究_第1页
转炉提钒静态模型研究_第2页
转炉提钒静态模型研究_第3页
转炉提钒静态模型研究_第4页
转炉提钒静态模型研究_第5页
资源描述:

《转炉提钒静态模型研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、重庆大学硕士学位论文转炉提钒静态模型研究姓名:杨旗申请学位级别:硕士专业:控制工程指导教师:曹长修;张中元2002.10.1重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要,—』、钒是一种极为重要的金属,广泛用于冶金、有色金属加工、化工、电子和航空航矢等方面。我国有丰富的钒钛磁铁资源,是世界四大产钒国之一。转炉提钒是我国主要的生产方式。转炉提钒是一个多元多相的高温化学反应过程,反应机理复杂,影响因素众多,受原材料、工艺环境变化的影响较大,不便于人工控制。为提高提钒技术水平,改变生产过程中存在的指标波动大的缺点,需要对

2、生产过程实现计算机控制,以减少提钒操作中人为因素的影响。论文从工程应用的角度出发,针对我国转炉提钒手工操作的现状,在开发提钒静态模型的过程中,以转炉提钒为特定研究对象,考虑了传统数学模型适应性差、难于移植的缺点,利用RBF神经网络和遗传算法等人工智能技术开发出具有较好自学习和自适应能力的静态模型论文首先介绍了建立提钒静态模义,讨论了国内外转炉模型的研究应用情况及发展趋势,深入分析了各种建模方法的优缺点。针对提钒过程的复杂性,提出转炉提钒建模应以神经网络为主要技术手段,结合其他人工智能技术,建立起比传统

3、数学模型具有更高精度的模型。论文结合工艺原理和实际提钒过程的特点,找出提钒过程的内在影响因素和影响静态模型的主要因素。然后分别应用RBF神经网络建立吹氧时间子模型、冷却剂子模型,并结合遗传算法完成RBF神经网络本身其神经元个数、Spread等参数的优化,使模型具有较强的泛化能力。仿真结果表明该算法具有较快的收敛速度和较强的学习能力。最后,本文使用面向对象的可视化VisualC++6.0编程语言,开发出提钒静态控制模型软件。关键词:转炉提钒,冶攀神经网络,遗传算法,静态模型重庆大学硕士学位论文英文摘要A

4、BSTRACTVanadium,whichisapplicationtometallurgy,chemistry,electronicandairmechanicetcwidely,isanimportantmetal.OurcountryisabundantinnaturalresourcescontainingVanadium,Titanium,etc.Nowourcountryhasbecomeoneofthefourgreatestproduceddevanadiumcountriesinth

5、eworld.Oxygenconverterdevanadiumnowhasbecomethemainproductionmethodinourcountry.Theprocessofdevanadiuminwhichcomplexmechanismofreactionandmanyaffectfactorsisahi曲temperaturechemicalreactionprocess,influencedbythevarietyofrawmaterialandtechnicscondition,S

6、Oitisveryinconvenienttooperatemanually.Inordertoimprovethelevelofdevanadiumtechnologyandcorrectthedefectoffluctuationofthetargetinproductionprocess,itisnecessaryforUStorealisethecomputercontrolinproductionprocessandreducetheinfluencebythemanualfactor.On

7、theprocessofdevelopingthestaticdevanadiummodel,thinkingofthestatusthatthedevanadiumprocessisstillmanualoperationinOurcountry,theoxygenconverterdevanadiumischosenasaspecificresearchobjectfromtheviewpointofindustrialapplicationinthispaper.Andonthebasisofc

8、onsideringthedemeritsofthetraditionalmathematicalmodel,thepaperhasdevelopedaperfectself-studyandself-adaptivestaticmodelbymeansofsomeartificialintelligencetechnologysuchasRBFnetworksandGeneticAlgorithmsetc.Firstlythispaperintrodu

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。