基于成分预测模型的矿石烧结配料专家优化方法

配料是烧结的前期工序,如何获得各种铁矿石和非铁原料的配比是烧结配料的关键问题.针对某钢铁企业烧结配料的特点,建立了基于数学模型和神经网络的成分预测模型,构筑了用于配比调整的专家规则,提出了配比优化与计算算法,通过数学模型、神经网络和专家规则的有机结合,实现了烧结配料的优化与控制.     

基于成分预测模型的矿石烧结配料专家优化方法

配料是烧结的前期工序，如何获得各种铁矿石和非铁原料的配比是烧结配料的关键问题，针对桌钢铁企业烧结配料的特点，建立了基于数学模型和神经网络的成分预测模型，构筑了用于配比调整的专家规则，提出了配比优化与计算算法，通过数学模型、神经网络和专家规则的有机结合，实现了烧结配料的优化与控制。     

Ore-blending optimization model for sintering process based on characteristics of iron ores

An ore-blending optimization model for the sintering process is an intelligent system that includes iron ore characteristics,expert knowledge and material balance.In the present work,14 indices are proposed to represent chemical composition,granulating properties and high temperature properties of iron ores.After the relationships between iron ore characteristics and sintering performance are established,the "two-step" method and the simplex method are introduced to build the model by distinguishing the calculation of optimized blending proportion of iron ores from that of other sintering materials in order to improve calculation efficiency.The ore-blending optimization model,programmed by Access and Visual Basic,is applied to practical production in steel mills and the results prove that the present model can take advantage of the available iron ore resource with stable sinter yield and quality performance but at a lower cost.     

铅锌烧结过程透气性的智能集成建模与优化控制

通过模糊分类的方法，将铅锌烧结过程透气性建模的数据进行分类成为高低温烧结子空间，分别建立两个相同结构和算法的神经网络模型并进行模型集成。通过专家规则将烧结状态透气性预测的结果用于指导铅锌烧结过程的优化控制。该研究采用包括神经网络、模糊逻辑规则等在内的各种技术的集成来建立烧结过程透气性状态的预测模型，然后设计基于烧结过程透气性状态预测模型的优化控制器的优化控制操作参数，使指标参数得到优化。     

配煤过程的神经网络专家控制策略

根据钢铁工业的配煤过程,提出一种精确地决定和跟踪配煤比的神经网络专家控制策略,首先基于过程的统计数据和经验知识,建立了神经网络、经验模型和规则模型,然后结合这些网络和模型,提出一种决定配煤比的专家推理方法,最后用分布式控制系统实现配煤比的跟踪控制,实际结果证实了这种控制策略的有效性。     

智能无模型梯度优化控制方法及其应用

针对海上石油平台能耗高、效率较低且平台注采系统建模难度大的问题,提出了一种智能无模型梯度在线效率优化控制方法.该算法基于智能专家思想设计,首先随机改变采油泵产量并实时计算油井效率,根据其实时效率变化方向,确定实现效率寻优的产量调节方向,最终使实时生产效率接近最优工作点.实验结果表明:该优化方法能搜索并使系统控制稳定在最高效率点附近,有效解决海洋石油平台运行效率低的问题.在一定程度上该优化方法可实现效率最优、产量最大化的双重优化控制目标,具有较好的实际工程应用和推广价值.     

Expert system for controlling the state of sintering process

Ｓｉｎｔｅｒｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｔａｔｅｍａｉｎｌｙｉｎｃｌｕｄｅｓｔｈｅｒｍａｌｓｔａｔｅａｎｄｐｅｒｍｅａｂｉｌｉｔｙｓｔａｔｅ［１］．Ｔｈｅｖａｒｉａｎｃｅｏｆｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｉｎｓｉｎｔｅｒｉｎｇｂｅｄｇｉｖｅｓｉｍｐｅｔｕｓｔｏｔｈｅ...     

多模型集成的高炉炼铁智能控制专家系统

为达到高炉冶炼过程的最优控制，提出了高炉冶炼过程的多模型集成的专家系统. 阐述了专家系统的各个组成部分: 工艺计算机理模型、炉况诊断推理模型、系统优化参数模型、混合动力学机理和炉温控制方程.在保证炉况平稳运行的基础上，专家系统对几个主要运行参数进行了优化.同时通过对高炉冶炼过程混合动力学机理的分析，揭示了高炉炉温波动所隐含的非线性能耗规律，得到在不同生产目标状态下的最优操作区间.对复杂的生产状况做出准确的预测并给出了对应的控制措施，在实际应用中取得了增加产量和降低能耗的实际效果.     

高层建筑结构智能型式优化的现状与趋势

系统地分析了基于专家系统、实例推理与知识发现的高层结构智能型式优化方法的研究现状,指出了每种方法的特征与不足;预测了集成智能型式优化方法将是型式优化的重要发展方向;给出了4种集成智能型式优化方法,并建立了融合利用ES、CBR、KDD与智能算法的集成智能型式优化系统模型,该模型综合应用了专家智能、机器智能与计算智能,较好地模拟了领域专家在解决结构型式优化问题时的复杂思维过程,实现了其所用知识、方法、策略与手段的统一.为深入研究结构智能型式优化理论与方法,减小结构型式优化盲目性及风险性等将有重要的理论和实用价值.     

Multidisciplinary design optimization for air-condition production system based on multi-agent technique

In order to guarantee the overall production performance of the multiple departments in an air-condition production industry, multidisciplinary design optimization model for production system is established based on the multi-agent technology. Local operation models for departments of plan, marketing, sales, purchasing, as well as production and warehouse are formulated into individual agents, and their respective local objectives are collectively formulated into a multi-objective optimization problem. Considering the coupling effects among the correlated agents, the optimization process is carried out based on self-adaptive chaos immune optimization algorithm with mutative scale. The numerical results indicate that the proposed multi-agent optimization model truly reflects the actual situations of the air-condition production system. The proposed multi-agent based multidisciplinary design optimization method can help companies enhance their income ratio and profit by about 33% and 36%, respectively, and reduce the total cost by about 1.8%.     

矿用充填胶凝材料激发剂配比智能优化决策

针对矿用充填胶凝材料不同配比的激发剂化学复合作用所引起充填胶结体单轴抗压强度复杂非线性变化问题,提出一种充填胶凝材料激发剂配比智能优化决策方法.首先,开展均匀设计试验获取不同激发剂配比充填胶结体抗压强度数值;其次,采用动态自适应交换变异概率及适应度竞争交换方式的改进遗传树表征激发剂与充填胶结体抗压强度之间的非线性复杂关系,运算至49代时即满足终止法则,收敛速度较快,函数精度高;最后,确定约束条件,建立激发剂配比优化模型,采用遗传算法的全局快速寻优技术,获得满足充填体强度要求的激发剂优化配比.结果表明:采用该智能优化方法研究铁矿新型充填胶凝材料激发剂配比,优化结果显示,满足该矿山充填体强度的胶凝材料优化配比为生石灰2.91%、石膏17.39%、矿渣粉79.7%;在该优化配比周围开展验证试验,试验结果显示为生石灰3%、石膏17%、矿渣粉80%时、充填体7、28d抗压强度均达到最大,与激发剂配比智能优化方法获得的胶凝材料配比相吻合.相比42.5水泥,用该智能优化方法获得的激发剂配比制备全尾砂充填胶凝材料,可降低材料成本22%.     

An integrated modeling method for prediction of sulfur content in agglomerate

1　INTRODUCTIONSomeparametersincomplex process,especiallyinmetallurgicandchemicalprocess ,needtobepredictedforsecurityandefficiencyofproduction .PrecisepredictionofsulfurinagglomerateissignificantforsinteringprocessinPb ZnImperialSmeltingProcess (ISP) [1] .SinteringprocessistodesulfurateandsinterPb ZnminesoastoprovideagglomerateforPb Znproduction .Ifthesulfurcontentinagglomerateexceeds 1% ,thesmeltingprocesscannotrunfluentlyandtheconditionsaredeterioratedre markably .Inspiteoftheimpo…     

Real-time operation guide system for sintering process with artificial intelligence

In order to optimize the sintering process, a real-time operation guide system with artificial intelligence was developed, mainly including the data acquisition online subsystem, the sinter chemical composition controller, the sintering process state controller, and the abnormal conditions diagnosis subsystem. Knowledge base of the sintering process controlling was constructed, and inference engine of the system was established. Sinter chemical compositions were controlled by the strategies of self-adaptive prediction, internal optimization and center on basicity. And the state of sintering was stabilized centering on permeability. In order to meet the needs of process change and make the system clear, the system has learning ability and explanation function. The software of the system was developed in Visual C＋ ＋ programming language. The application of the system shows that the hitting accuracy of sinter compositions and burning through point prediction are more than 85 % ; the first-grade rate of sinter chemical composition, stability rate of burning through point and stability rate of sintering process are increased by 3 %, 9 % and 4%, respectively.     

智能化CAPP系统的工艺决策

提出了智能化CAPP(computer aided process planning)中工艺决策模块的构造方法及知识库与推理机的实现。工艺决策模块使用OPS(official production system)作为专家系统工具,把基于规则的知识表示语言与过程语言结合起来,使过程化知识的规则表示变得容易,进而通过使用产生式规则构建知识库,采用演绎推理式的推理机,实现了一系列的工艺决策。     

基于多种群遗传算法的钢框架结构优化设计

传统的基于力学分析软件的结构设计方法存在效率低下、依靠专家经验等局限性,采用智能算法能实现高效的结构自动优化设计。然而,由于随机搜索特征,优化结果和收敛性高度依赖于算法的参数设置,需要通过试算来确定其合理取值,该方法会造成优化效率低、计算量大等问题。引入多种群协作和信息共享机制来改善此类问题,并研究其在结构优化设计中的适用性。利用MSC.Marc软件建立钢框架结构有限元模型,采用底部剪力法将地震作用等效为水平荷载施加到结构上,搭建有限元软件与智能算法的自动优化过程,以结构的总体材料用量最低为目标,考虑了层间位移角、应力比、构件稳定性和宽厚比等多种约束条件,以遗传算法为基础,通过适应度尺度变换、基于方向的交叉算子、非均匀变异算子、自适应概率、精英保留策略、重复项替代机制、基于约束的策略对其进行改进,引入多种群思想,对比多种算法优化结果的差异。结果表明：基于多种群的遗传算法能有效改善优化结果对算法参数的依赖性,提高结构优化设计的效率。     

基于虚拟植物生长模型的农业专家系统研究

针对传统农业专家系统存在着缺少动态预测功能及机理性解释的缺点,提出一种虚拟植物生长模型和农业专家系统的集成框架.详细介绍了虚拟植物生长模型的研究概况,着重论述了基于虚拟植物生长模型的农业专家系统体系结构以及各组成部分的功能.在此基础上,进一步讨论了新型农业专家系统的开发原则.虚拟植物生长模型和农业智能系统的有机集成,可以帮助推理机获得推理决策所必需的数据;此外,模型的预测结果与专家经验知识进行有效协同融合,可以实现定性决策与定量决策推理的有机结合,降低系统决策的风险性.     

面向移动通信网络覆盖的四元数域粒子群优化算法

为优化移动通信网络的覆盖性能，针对天线指向变量中方位角与下倾角的内在关联性，提出了四元数域粒子群优化算法.该算法利用四元数表示天线指向，并基于四元数域乘法所表示的旋转实现粒子群算法的可行解沿最短路径进行更新.由于四元数域乘法不符合交换律，故在无穷小移动的概念上进一步提出了调和四元数粒子群优化算法，使粒子群中可行解的更新与惯性速度、朝向个体历史最优解和全局最优解的移动次序无关.实验结果表明，提出的两类算法，特别是调和算法在收敛速度和覆盖性能上均优于经典粒子群算法、萤火虫算法和遗传算法.     

IC可制造性设计基础与统计最优化方法

根据集成电路(IC)可制造性设计的概念,综合考虑电路制造的参数成品率极大,最优容差设计,调整设计和制造费用极小化问题,提出了建立在不可微规划框架上的统计最优化方法统一模型。该模型可包含目前确定性统计最优化的基本类型,为统计最优化的进一步发展开辟了新径。     

基于数据驱动的一次调频能力建模与优化决策

文章设计了一套基于数据驱动的一次调频优化运行评价决策系统。通过在线获取发电机主变高压侧频率信号、负荷信号,抽选具代表性的一次调频事件,可深度还原《并网发电厂辅助服务管理实施细则》和《发电厂并网运行管理实施细则》,并建立不同形式下的边界考核条件,模拟电网考核过程,对火电机组一次调频能力进行建模。同时,通过专家库比对、智能算法在线计算,可诊断出一次调频性能劣化原因及考核原因,推送诊断结果,实现控制逻辑、控制参数的闭环优化,提升一次调频整体性能。     

一种融合专家和数据的综合知识建模框架

专家系统过分依赖于专家的知识,如何准确地获取专家知识成为系统工作的瓶颈,将历史数据和专家知识有效结合成为智能建模领域的一个难题.提出一个融合专家知识和历史数据的综合知识建模框架,首先利用简单的IF-THEN推理规则表示专家的经验知识,再基于历史数据设计一系列自动分析方法,通过聚类分析、规则提取、近似推理、规则调整等过程形成一个数据分析引擎,协助专家正确建立并优化知识模型,为领域专家提供一个将个人知识和数据抽取规则相融合的综合建模方法.