试议神经网络烧结生产多目标优化模型与运用

论文导读：
摘要：烧结生产是一个输入输出物料多、历程参数多具有强耦合性、非线性、大时滞性等特点的炼铁原料准备历程，在此历程中，为实现以铁矿石到烧结矿成品的转化历程，在烧结生产中需加入含铁原料和非含铁原料，而为了使烧结生产中的物料转化高效率进行提升质量产量降低能耗需要对烧结生产历程进行优化，以推动钢铁产品的低碳生产，实现资源环境经济的协调进展。由于烧结生产工艺自身的特性使得其子历程之间缺乏有效的关联，因而难以达到企业所期望的综合生产目标，故本论文以实现烧结的综合生产目标为最终目的，通过烧结工艺流程及其机理浅析，提出了一种针对烧结综合生产目标的分层优化模型，然后以辅料资源运转特性的角度初步确定了生产目标的影响因素并对其进行浅析，并在此基础上建立了以神经网络和遗传算法为基础的优化模型，其主要探讨工作有：（1）通过浅析国内外的智能优化模型在烧结生产中的探讨和运用近况，指出我国对烧结生产历程的优化比较零散，对烧结生产全流程的探讨不够深入，需要针对烧结生产全历程作进一步的优化探讨，为本论文的探讨指明了方向。（2）在对烧结工艺流程、工艺机理浅析以及各生产目标浅析的基础上，提出了一种针对质量产量能耗的烧结生产历程整体优化结构。（3）基于烧结生产辅料资源运转特性，初步确定了综合生产目标的影响因素，并运用主成分浅析和灰色关联浅析对这些影响因素进行了处理。（4）针对烧结生产目标、生产目标影响因素以及分层优化结构用BP神经网络和遗传算法建立优化模型，最后将模型输出结果与实际生产数据相结合对烧结生产的历程参数进行人工协调优化。关键词：烧结生产论文多目标优化论文神经网络论文遗传算法论文辅料资源运转特性论文
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Abstract5-6
目录6-8
第一章 绪论8-13

1.1 探讨背景与作用8-9

1.2 烧结生产历程优化在国内外探讨近况9-12

1.2.1 国外探讨近况10-11

1.2.2 国内探讨近况及运用情况11-12

1.3 课题来源和主要探讨内容12-13

1.3.1 课题来源12

1.3.2 探讨内容12-13

第二章 基于辅料资源的烧结工艺机理浅析与生产历程优化结构13-23

2.1 烧结工艺13-17

2.

1.1 工艺历程13-16

2.

1.2 工艺机理16-17

2.2 生产目标17-19

2.1 综合生产目标17-18

2.2 局部子历程的生产目标18-19

2.3 基于辅料资源特性的历程优化对策19-21

2.3.1 历程优化思想19-20

2.3.2 历程优化算法的选择20-21

2.4 生产历程优化的整体结构21

2.5 小结21-23

第三章 基于辅料资源的烧结生产目标影响因素关联浅析23-36

3.1 烧结生产历程的物料浅析23-24

3.2 基于辅料资源特性的综合生产目标影响因素初步确定24-26

3.3 关联浅析策略26-28

3.4 质量影响因素关联浅析28-32

3.4.1 配料质量指标主成分浅析29-30

3.4.2 烧结矿质量指标主成分浅析30

3.4.3 烧结矿质量影响因素的关联浅析30-32

3.5 产量影响因素浅析32-33

3.6 能耗影响因素浅析33-35

3.7 小结35-36

第四章 基于辅料资源特性的多目标优化模型36-60

4.1 多目标优化的相关不足36-37

4.2 模型的总体设计37-39

4.3 基于辅料资源运转特性的工况判断与诊断39-41

4.4 模型求解41-58

4.1 神经网络多目标优化模型41

4.2 BP 神经网络的改善41-44

4.3 烧结矿质量神经网络模型44-48

4.4 烧结矿产量神经网络模型48-49

4.5 烧结矿能耗神经网络模型49-51

4.6 烧结矿的多目标神经网络模型51-53

4.7 多目标遗传算法模型53

4.8 遗传算法中相关参数的设置53-57

4.9 遗传算法求解的结果浅析57-58

4.5 人工协调优化58-59

4.6 本章小结59-60

第五章 总结与展望60-62

5.1 总结60

5.2 展望60-62

参考文献62-66
致谢66-67
攻读硕士学位期间学术成果67-68
详细中英文摘要68-73