江西省自然科学基金(0250026)
- 作品数：8 被引量：46H指数：5
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- 相关领域：冶金工程理学自动化与计算机技术更多>>
- 铜闪速熔炼影响规律的神经网络分析被引量：2
- 2008年
- 基于已建立的神经网络模型,研究了富化率、吨矿氧量、熔剂率以及铜精矿主要成分对铜闪速熔炼过程的影响。结果表明:富化率的增大会使铜锍品位降低、铜锍温度升高,而对渣含Fe/SiO2影响不大;吨矿氧量的增加会使铜锍品位、铜锍温度及渣含Fe/SiO2都升高;熔剂率的增加会使渣含Fe/SiO2明显下降;精矿中Cu含量的增大会使铜锍品位升高,铜锍温度稍微降低;而Fe的影响与Cu相反;S/Cu一般控制在1.0±0.2,自热熔炼应控制在1.34以上。
- 汪金良卢宏汪仁良曾青云
- 关键词：神经网络闪速熔炼铜
- 基于自适应模糊神经网络的铜闪速熔炼冰铜温度模型研究被引量：7
- 2007年
- 基于自适应模糊神经网络系统(ANFIS)及利用某闪速炼铜厂生产实践的稳定数据,建立了网络结构为3输入、单输出、隶属度函数个数为(7,5,7)的闪速炼铜过程的冰铜温度模型。结果显示其训练数据平均绝对误差为5.0℃,相对误差为0.41%;仿真检验数据平均绝对误差为6.7℃,相对误差为0.55%,表明所建立的模型预测值与生产操作数据基本吻合,该模型对铜熔炼过程的最优化具有参考价值,可以代替现有的静态配料模型用于工业在线计算机控制。
- 曾青云周立汪金良刘桦
- 关键词：铜闪速熔炼模糊控制神经网络仿真
- 操作条件对锡反射炉熔炼热力学过程的影响分析
- 2007年
- 利用已建立的锡反射炉熔炼热力学过程计算机模型,首次研究了熔炼温度、焙砂锡品位及还原煤量对Sn、Fe、Pb、Zn、C等元素或组分分别在粗锡、炉渣及炉气相中分配行为的影响．模拟结果表明,熔炼反应最佳温度为1500K,当到达这一温度后,再提高炉温对反应过程的优化并无明显贡献,提高入炉焙砂的锡品位及还原煤量均对提高粗锡品位及锡回收率有利．
- 曾青云周立曾小青
- 关键词：反射炉熔炼热力学计算机模拟
- 铜闪速熔炼神经网络模型的建立被引量：13
- 2003年
- 在分析铜闪速熔炼控制策略和贵溪冶炼厂闪速炼铜生产实践数据的基础上,基于神经网络技术分别建立了网络结构为8-16-1的冰铜品位模型、8-20-1的冰铜温度模型和8-20-1的渣中Fe/SiO2模型,并采用了遗传算法GA与前向神经网络算法BP相结合的网络训练方法对其进行了仿真计算,结果显示其检验样本的最大误差分别为0.57、0.84和0.07,最大相对误差分别为0.99%、0.07%和5.1%,均方误差分别为0.37、0.66和0.04,表明所建立模型的预测值与生产实践数据基本吻合,该模型可以应用于铜闪速熔炼过程的在线优化控制.
- 曾青云汪金良
- 关键词：铜闪速熔炼神经网络仿真
- GA-BP算法及其在冰铜品位神经网络模型中的应用被引量：12
- 2003年
- 分析了遗传算法(GA)和BP算法的优缺点 ,将GA算法与BP算法有机地结合 ,形成了遗传BP算法。对冰铜品位神经网络模型的训练和检验结果比较表明 ,该算法优于BP算法 ,是一种快速全局搜索算法。模型训练结果也说明了神经网络技术应用于铜闪速熔炼过程建模的可行性和有效性。
- 汪金良卢宏曾青云
- 关键词：神经网络遗传算法BP算法
- 基于遗传算法的铜闪速熔炼过程控制优化被引量：16
- 2007年
- 基于已建立的铜闪速熔炼神经网络模型,以能耗费用最低为目标,在工艺指标控制范围内,采用遗传算法对铜闪速熔炼过程的工艺参数进行了仿真优化计算。结果表明,当空气、分配风、工艺氧和中央氧的市场价格折合比值分别为0.05、0.1、0.4和0.45,精矿量为128 t,其成分(质量分数)为Cu 20.61%、S 27.59%、Fe 24.72%、SiO2 11.64%和MgO 1.39%时,铜闪速熔炼工艺参数的遗传优化值为空气15 011 m3、分配风1 302 m3、工艺氧17 359 m3、中央氧1 000 m3、熔剂13.6 t;与实践平均值相比,若采用优化工艺参数控制,熔炼能耗费用可降低4.6%。
- 汪金良卢宏曾青云张传福
- 关键词：铜闪速熔炼神经网络遗传算法
- 基于I^2C总线接口的智能温控系统被引量：4
- 2005年
- 基于I2C总线接口的智能温控系统由AT89C2051单片机和LM76温度传感器及软件组成。通过单片机AT89C2051通用I/O口模拟I2C总线,控制温度传感器LM76。并采用监控程序、I2C总线模拟通用子程序等软件实现测控功能和数字平滑滤波。该系统留有RS-485通信端口,符合先进电源接口(ACPI)规范。
- 冯江刘小梅张晓莉温如春
- 关键词：智能温控系统单片机温度传感器I^2C总线接口
- 基于自适应模糊神经网络的铜闪速熔炼渣含Fe/SiO_2模型研究被引量：5
- 2011年
- 基于Sugeno型自适应模糊神经网络系统(ANFIS)及利用某闪速炼铜厂生产实践的稳定数据,建立了网络结构为3输入、单输出、隶属度函数个数为[5 3 5]的闪速炼铜过程的渣含Fe/SiO2模型.结果显示其训练数据平均绝对误差为0.0055,相对误差为1.4%;仿真检验数据平均绝对误差为0.028,相对误差为2.9%,表明所建立的模型预测值与生产操作数据基本吻合,该模型对铜熔炼过程的最优化具有参考价值,可以代替现有的静态配料模型用于工业在线计算机控制.
- 曾青云汪金良张传福
- 关键词：闪速熔炼模糊控制神经网络仿真
