基于遗传神经网络的多元渣系活度预测模型

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1、第29卷第12期东北大学学报(自然科学版)Vo1.29.No.122008年12月JournalofNortheasternUniversity(NaturalScience)Dec.2008基于遗传神经网络的多元渣系活度预测模型吴令,姜周华,龚伟,李阳(东北大学材料与冶金学院,辽宁沈阳110004)摘要:基于遗传神经优化I神经网络权值和阈值建立了多元熔渣活度模型.人工神经网络能实现任意函数逼近,结构简单;遗传算法是建立于遗传学和自然选择原理基础上的一种全局优化搜索算法,能根据个体的适应度函数,通过对个体施加遗传操

2、作实现群体内个体结构重组的迭代处理,逐代演化出越来越好的近似解.通过对CaO-SlOe,CaO-Si02一Al2O3.,CaO-SiCh—Al2O3.~ggo渣系组元活度的计算和仿真表明,遗传神经网络具有很强的非线性拟合能力,计算结果在不同的情况下均能很好地吻合文献值,因此能够准确预报多元渣系中组元活度值.关键词:熔渣;活度;遗传算法;神经网络中图分类号:TF534.1;O242.1;TP183文献标识码:A文章编号:1005-3026(2008)12~1725—04GA-NN-BasedPredictingMod

3、elofActivityofMultipleSlagSystemWULing,JIANGZhou—tlua,GONGWei,LJYang(SchoolofMaterials&Metallurgy,NortheasternUniversity,Shenyang110004,China.Correspondent:jIANGZhou—hua,E—mail:Jiang—zhouhua@263.net)Abstract:AmodelbasedonGA—NNforpredictingtheactivityofcomponen

4、tsinmultiplesalgsystemiSdeveloped.Theartificialneuralnets(NN)canimplementanyapproximationoffunctionwithsimplestructure,whilethegeneticalgorith(GA)isagloballyoptimizedsearchonebasedongeneticsandnaturaIselectiontheory.whichiSavailabletoimplementtheiterationproce

5、ssthroughallpyingthegeneticmanipulationtotheindividualsincoloniesfortheirrestructuringandthenevolvetheincreasinglylmprovedapproximatesolutionsgenerationbygeneranoninaccordancetotheadaptibilityfunctionforindividuals.GAisalwaysusedtogivetheweightsandthreholdsofn

6、euralnets.ComputingandsimulatingtheCaO_Si02,CaO-Si02一andCa()_Si02一A1203一MgOslagsystems.itisfOundthatGA—NNmodelhashighnonlinearcapabilityandthecomputationresultsfitwellwiththatinrelevantearlierworks,thusenablingtheaccuratepredictionoftheactivityofcomponentsinmo

7、ltenslag.Keywords:moltenslag;activity;geneticalgorithm;neuralnetwork熔渣在冶金熔池反应中起着重要的作用,随正规溶液模型存在以下缺陷:①由于交互作用能着人们对冶金炉渣认识的深入,熔渣活度作为冶力的存在,溶液形成产生混合热,但却假定混合金热力学最重要的问题之一得到广泛研究.熔渣熵和理想溶液相同,相互矛盾;②交互作用能,活度主要通过渣一金平衡测定,由于高温实验复与温度和浓度无关,因此造成溶液模型存在对称性.杂及精度难以控制,在实际中测量困难,大多利用实际

8、熔渣体系是独立于正规溶液的假设而存理论或者经验公式建立数学模型对熔渣活度进行在的.实际上,n,与溶液的组成以及温度变化都预测,例如熔渣正规溶液模型、几何模型等.有关系.Lumsden_l于1961年提出熔渣正规溶液模型,该Kohlerl2]和Bonnier等l3j分别提出了不同的模型将实际溶液看作是质点完全无序分布的理想几何模型,假设三元系的热力学性质可以由

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