基于衰减因子和动态学习的改进樽海鞘群算法

樽海鞘群算法是一种新型的群智能优化算法.与其他智能优化算法相比,樽海鞘群算法的优化求解策略仍有待改进,以进一步提高该算法的求解精度和寻优效率.本文提出一种基于衰减因子和动态学习的改进樽海鞘群算法,通过在领导者更新阶段添加衰减因子,提高算法的局部开发能力,在跟随者更新阶段引入动态学习策略,提高算法的全局搜索能力.本文对16个测试函数进行实验,将提出的改进算法与其他智能优化算法比较,实验结果表明,本文提出的改进算法在收敛精度和收敛速度方面有较大提升,具有良好的优化性能.     

温度对精炼渣碳酸化效果影响分析

为了有效改善精炼渣的安定性及致密性问题,采用正交试验探讨精炼渣碳酸化过程,以温度为单一影响因素,考察碳酸化粒度分布,结合XRD,SEM,FT-IR,TG-DTA等手段对精炼渣碳酸化效果进行探讨。结果表明,精炼渣碳酸化各因素主次关系为:粒径>CO₂通气量>反应温度>转速>液固比;碳酸化后精炼渣中f-CaO、Ca₂SiO₄、Ca₃SiO₅、12CaO·7Al₂O₃消失,CaCO₃晶型增加明显,且以方解石为主;不同温度(20 ℃、40 ℃、60 ℃、80 ℃)碳酸化后精炼渣总的热分解失重百分率分别为:35.26%、35.24%、34.36%和27.29%。