CaO-SiO2-Al2O3-FeO-CaF2-La2O3-Nb2O5-TiO2渣系的活度计算模型

根据熔渣结构的分子离子共存理论,建立了CaO-SiO2-Al2O3-FeO-CaF2-La2O3-Nb2O5-TiO2八元渣系的活度计算模型.利用该活度模型,计算和分析了此渣系中铌、稀土、钛相关组元的活度变化规律.实验结果表明,模型计算结果与实际测量值能较好吻合;在本实验渣系条件下,含铌组元主要为FeO·Nb2O5,含...     

CaO-Al2O3和CaO-SiO2-Al2O3渣系中组元活度的计算

根据分子和离子共存理论,建立了CaO-Al2O3和CaO-SiO2-Al2O3渣系的活度计算模型,并利用模型对渣中各组元的活度进行了计算,分析了w(CaO)对渣中组元活度的影响.结果表明,在CaO-Al2O3渣系中,当w(CaO)小于45%时,随着w(CaO)的增加,3CaO·Al2O3和12CaO·7Al2O3的活度不断升高,而CaO·Al2O3的活度变化不大;当w(CaO)大于45%时,随着w(CaO)的增加,CaO·Al2O3和12CaO·7Al2O3的活度不断降低,而3CaO·Al2O3的活度则略有升高.在CaO-SiO2-Al2O3渣系中,12CaO·7Al2O3的活度低于其在CaO-Al2O3渣系中的活度,随着w(CaO)的增加,CaO和3CaO·Al2O3的活度不断升高,2CaO·SiO2的活度则不断降低,CaO·Al2O3的活度呈现先升高后降低的趋势.     

帘线钢CaO-SiO2-Al2O3-MnO系夹杂物的成分控制

利用热力学计算软件FactSage计算出CaO-SiO2-Al2O3-MnO四元系各成分的活度数据,并通过热力学计算分析了帘线钢获得良好变形能力的CaO-SiO2-Al2O3-MnO四元系夹杂物生成所需的条件,验证了本文所介绍方法的可行性. 指出为得到塑性区的CaO-SiO2-Al2O3-MnO系夹杂物,要控制CaO-SiO2-Al2O3-MnO四元系夹杂物中Al2O3为20%,LF精炼炉中钢液的酸溶铝[Al]s含量应小于3×10-6,溶解氧含量应在2.0×10-5～6.0×10-5之间.     

精炼渣中FeO的活度模型

根据熔渣结构的分子离子共存理论,建立了SiO2-Al2O3-CaO-MgO-FeO-MnO六元渣系的活度计算模型。计算得到了LF精炼渣中FeO的活度值,并分析了炉渣成分Al2O3、FeO以及碱度w(CaO)/w(SiO2)对FeO活度的影响,为帘线钢精炼变渣过程中控制回硫提供指导。     

基于修正的(NBO/T)比值的黏度模型

针对传统的(NBO/T)比值计算方法在熔渣黏度预报上的不足,研究氧化物对熔渣聚合度的影响规律,修正了(NBO/T)比值的计算方法,计算结果反映了黏度随(NBO/T)比值变化的基本趋势.提出了一个基于修正的(NBO/T)比值的黏度预报模型.利用该模型预报了CaO-SiO2-Al2O3三元系、高炉渣CaO-SiO2-MgO-Al2O3四元系和CaO-SiO2-Al2O3-RO(R2O)体系的黏度值,预报效果比传统的Urbain模型和修改后的Iida模型要好.该模型能有效预报CaO-SiO2-MgO-Al2O3-R2O(K2O或Na2O)体系黏度值.     

Al2 O3和二元碱度对炼钢炉渣中磷酸盐富集机理的综合影响

以六元CaO-SiO2-FeO-P2 O5-Fe2 O3-Al2 O3炼钢渣系为研究对象,结合热力学计算和实验检测,分析( Al2 O3)和二元碱度B综合变化对该六元渣系中磷酸盐富集行为的影响.结果表明：炼钢炉渣中生成游离C2 S含量对磷酸盐富集相nC2 S-C3 P内的( P2 O5)至关重要.该渣系中增加SiO2会降低总的C2 S生成量,增加Al2 O3可促进钙铝黄长石C2 AS相生成,降低游离C2 S ( f-C2 S)的量,进而影响磷酸盐的富集.六元CaO-SiO2-FeO-P2 O5-Fe2 O3-Al2 O3炼钢炉渣获得较好磷酸盐富集程度,渣中二元碱度B和Al2O3含量需满足的耦合关系为：(%Al2O3)=-27.70+21.62B,(Al2O3)<20.0%,B>1.3.     

2CaO·SiO2-3CaO·P2O5固溶体形成机理

在1300℃下,通过向CaO-SiO2-FetO-P2O5系熔渣中浸入固相CaO的方法,分析了CaO-SiO2-FetO-P2O5渣系与固相CaO间的反应过程,利用分子离子理论计算了炉渣中各组元的活度,研究了2CaO·SiO2-3CaO·P2O5固溶体的形成机理.研究结果表明,CaO-SiO2-FetO-P2O5渣系中组元主要是以2CaO·SiO2和3FeO·P2O5化合物的形态存在;当固相CaO和炉渣接触时,渣中的2CaO·SiO2首先在固相CaO表面析出并形成2CaO·SiO2固相层;随着CaO组元和3FeO·P2O5化合物向反应界面的不断扩散,生成了2CaO·SiO2-3CaO·P2O5和CaO-FeO固溶体.     

基于BP神经网络的高炉熔渣黏度预测

建立一种BP神经网络模型来预测多元组分CaO-SiO2-Al2O3-MgO系高炉熔渣的黏度,并对其测量值进行实验验证。结果表明,采用BP神经网络模型对高炉渣黏度预测的总平均误差为2.36%,较好地解决了预测结果与实验结果之间的非线性关系,且预测结果与实验结果相吻合。     

基于离子和分子共存理论的炉渣氧化能力表征

选用文献报道的14个渣系铁氧化物活度aFetO作为基础实验数据,验证了基于炉渣离子–分子共存理论(IMCT)所定义的铁氧化物综合质量作用浓度NFetO表征炉渣氧化性的可能性和精度.为了得到14个渣系的NFetO,建立了CaO-SiO2-MgO-FeO-Fe2O3-MnO-Al2O3-P2O5渣系的IMCT-Ni模型,其他13个渣系NFetO可由该渣系的IMCT-Ni模型经简化得到.结果表明,铁氧化物综合质量作用浓度NFetO不仅可像活度aFetO一样表征炉渣氧化性,而且比实测aFetO精度更高.     

CaO-FeO-Fe2O3-SiO2-Cu2O渣系作用浓度计算模型

基于炉渣结构共存理论,建立1 523～1 733 K时的CaO-FeO-Fe2O3-SiO2-Cu2O五元渣系作用浓度计算模型,对成分(质量分数)波动范围为CaO 5%～20%,FeO 5%～50%,Cu2O 5%～25%,SiO2 5%～45%,Fe2O3 5%～70%的炉渣,计算1 523和1 573 K时的各组元作用浓度,考察碱度和温度对活度系数和的影响,并对所得数据进行非线性回归分析.研究结果表明,理论计算值与文献实测值之间的相对误差小于10%,且随渣含铜增加呈直线上升的趋势一致,说明模型能较好地反映本渣系的结构本质;CaO能降低炉渣的溶铜能力,增强炉渣的溶铁能力.该模型的建立为采用铁酸钙渣系的炼铜新工艺热力学研究提供了理论依据.     

基于改进遗传算法的车间调度原型系统

为了提高遗传算法求解作业车间调度问题的初始解质量和简化遗传操作过程,提出基于幻方变幻的互换编码规则改进遗传算法;同时利用该算法基于.NET平台建立了车间调度问题和柔性车间调度问题的混合原型系统。实验结果表明:采用幻方变换的互换编码规则,提高了遗传算法的求解能力;基于该算法的原型系统实现方便,求解效率高,能够有效应用于作业车间调度系统的开发。     

基于遗传算法PID控制器在张力控制中的应用

采用遗传算法进行PID参数的优化设计．根据控制任务的要求建立综合优化指标，在此基础上提出采用遗传算法进行PID参数优化的基本步骤，并具体以数字控制系统PID参数的优化为例进行了仿真计算．研究表明，对比传统的优化方法，遗传算法是一种十分有效的优化方法，遗传算法不要求优化对象的数学模型连续，而具有更宽的适用范围，同时遗传算法还具有较好的鲁棒性和稳定性．     

一种基于量子遗传算法的多播路由算法

提出了一种基于量子遗传算法QGA（quantum genetic algorithm）解决多播QoS（quality of service）路由问题的算法．介绍了量子遗传算法的基本原理，给出了算法实现的方法和具体流程，并进行了量子遗传算法在多播路由选择优化方面的仿真实验，证明了量子遗传算法优于常规遗传算法．     

一种基于小生境的遗传算法及其应用

基本遗传算法在进行种群中个体的交配时采用的是一种随机方式,在一定程度上会影响进化的性能,提出一种基于小生境的遗传算法,通过定义新的选择机制与变异策略,能利用种群中个体的历史信息,较好地维持群体的分布特性,它可用于多峰函数（特别是变峰函数）的优化,以获得目标函数的多个极值点,文中详细给出了方法的具体实现步骤。     

Immune Recognition Method Based on Analogy Reasoning in Intrusion Detection System

In this paper, we propose an analogy based immune recognition method that focuses on the implement of the clone selection process and the negative selection process by means of analogy similarity. This method is applied in an IDS （Intrusion Detection System） following several steps. Firstly, the initial abnormal behaviours sample set is optimized through the combining of the AIS （Artificial Immune System） and the genetic algorithm. Then, the abnormity probability algorithm is raised considering the two sides of abnormality and normality. Finally, an intrusion detection system model is established based on the above algorithms and models.     

基于改进遗传算法的新鲜农产品配送路线优化研究

在分析了农产品配送路线优化与普通物流路线优化的基础上,提出了新鲜农产品配送路线优化的数学模型,再应用改进的遗传算法对车辆运行路线进行优化,得到最优配送路线,经实例验证,改进的遗传算法是有效的.     

高速路入口匝道的模糊神经网络自适应协调控制

为了实现高速公路多路段入口匝道的协调控制,提出了一种基于模糊神经网络的自适应协调控制方法.该方法首先利用模糊规则实现了相邻路段间交通状态的协调,并对匝道排队进行调节,使其不超过最大排队长度.然后,在神经网络权值优化过程中,采用遗传算法对隶属度函数进行优化,避免算法收敛于局部最优解.该方法具有不依赖于系统的精确模型、控制算法能自适应外界变化、可实现多路段间协调控制等优点.仿真结果表明,该方法对3个路段的高速公路入口匝道能够较好地实现自适应协调控制;与经典的ALINEA方法相比,优化速度更快,在抑制交通密度波动和排队长度增长方面效果更好,对道路容量的利用也更加充分.     

基于遗传算法的离散型并行生产的调度排优

在分析了CIM体系结构中离散型并行生产调度问题的基础上,基于遗传算法,针对调度排优问题,建立了以总加工完成时间最短为优化目标的数学模型,并设计了遗传算法的编码、交叉、变异算子,详细描述了遗传算法的各个组成部分·利用数据库技术,开发了实现该算法的可视化软件,并在实际应用中实现了调度系统与CIMS其他模块之间的集成·理论分析与实践表明,遗传算法简明、有效并且实用,所求解得到的优化作业排序对于并行生产的车间作业调度具有很好的指导意义·     

基于聚类算法和数值模拟的建筑群平面优化

为将建筑空间热舒适度评价应用于建筑群平面的设计优化上,提出基于Kmeans聚类的分组偏移变量设计方法,并结合该变量设计、数值模拟、遗传算法和通用热舒适评价指数,在Matlab软件上实现建筑平面优化流程,最后对集中式、分散式、边流式的水体配置下的建筑平面进行了优化实验。结果表明,优化后的建筑空间,平均热舒适度评价指数(UTCI)值降低了0.1～0.6℃,热舒适度均有所增强。在较强热应力的范围内,建筑空间内的平均热舒适度改善的主要目标是提高平面内的风速。     

基于多目标蚁群优化的知识即服务动态组合策略

为了以Web服务方式实现云计算环境下的知识共享和知识融合,提出了一种基于多目标蚁群优化的知识即服务组合策略.该策略中,结合云计算环境的动态性和知识即服务的质量规则,从知识服务提供者的角度构建了知识即服务动态组合模型;同时,为了利用问题的特征信息引导蚂蚁的搜索行为,设计了蚁群算法相应的信息素和启发信息,从而实现多目标优化.在云计算平台下使用真实的Web服务实例进行仿真实验,将该策略与基于遗传算法和协同进化算法的策略进行比较,结果表明,文中策略的性能和解的质量均明显较优.