制造企业能量投入产出优化

物质、能量和信息是构成当代制造企业的三大要素,能量系统是整个企业的一个子系统.由企业能物流分析得到企业能量系统静态投入产出方程,将其改造成带一步延迟的W. Leontief型能量系统动态投入产出模型.作者用线性二次型最优控制方法,以确定生产过程中各生产部门生产能力和资源的合理规划与配置,优化企业能量系统结构.给出了一个计算示例.     

铸造铝硅合金液相线自适应神经-模糊建模

在合金熔炼和加工过程中,往往需要知道液相线温度,以便确定相关工艺参数.建立能从成分预测铝硅系工业铸造合金液相线温度的模型.收集工业合金实测数据,采用模糊推理方法,建立了合金液相线温度的自适应神经-模糊推理模型.它具有Takagi-Sugeno型网络结构,能直接从数据中提取推理规则,并可利用前馈神经网络的学习能力调整参数.与现有的其它统计回归模型相比,模糊推理模型能反映成分之间的交互作用,具有更高的预测精度.在铸造合金研究、热力学计算和凝固过程数值模拟时,所建立的模型可用于计算工业合金的液相线温度.     

冲天炉熔炼过程神经－模糊建模与遗传优化

网形图是指导冲天炉熔炼操作的重要工具。为认识熔炼规律，实现冲天炉的优化控制，必须建立恰当的数学模型，以优化操作工艺。综合自适应模糊推理的建模功能和神经网络的学习能力，直接从实验数据中提取推理规则，建立了基于网形图的冲天炉熔炼过程模型。模型具有较高的预测精度和泛化能力。利用它可以帮助操作者认识熔炼规律，据此得出的新型网形图使用起来更为方便快捷。同时，将自适应模糊推理模型与遗传算法耦合，得到了最高铁水温度和最高热效率时的供风量和焦耗。研究形成的建模与优化方法推广应用到其它工艺过程的建模与优化。