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转炉提钒静态模型研究  
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【英文题名】 The Static Model of Oxygen Converter Devanadium
【作者】 杨旗;
【导师】 曹长修;
【学位授予单位】 重庆大学;
【学科专业名称】 控制工程
【学位年度】 2002
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 重庆大学
【网络出版投稿时间】 2003-02-27
【关键词】 转炉提钒; 径向基函数神经网络; 遗传算法; 静态模型;
【英文关键词】 Converter Furnace Vanadium Refine; Radial Basis Function Neural Networks; Genetic Algorithms; static model;
【中文摘要】 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、电子和航空航天等方面。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型的意义,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...
【英文摘要】 Vanadium, which is application to metallurgy, chemistry, electronic and air mechanic etc widely, is an important metal. Our country is abundant in natural resources containing Vanadium, Titanium, etc. Now our country has become one of the four greatest produced devanadium countries in the world. Oxygen converter devanadium now has become the main production method in our country. The process of devanadium in which complex mechanism of reaction and many affect factors is a high temperature chemi...

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导师:曹长修    导师单位:重庆大学    学位授予单位:重庆大学
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