[发明专利]一种预测及优化熔剂性生球性能的方法

权利要求书

1.一种预测及优化熔剂性生球性能的方法，将四个变量：原料成分中SiO₂含量、碱度R、MgO含量、混合料粒度中小于0.074mm的质量分数，与生球的成球率、抗压强度、落下强度及爆裂温度四个性能用BP神经网络进行预测，得到基于造球原料成分及造球混合料中粒度小于0.074mm的质量分数对生球性能的预测模型，其特征在于，所述BP神经网络预测过程包括以下步骤：

首先进行数据预处理，对不同SiO₂含量、碱度R、MgO含量下的每种试验原料的粒度分布及质量分数进行数据处理，应用原料粒度小于0.074mm的数据，通过计算得到混合料中粒度小于0.074mm的数据，计算公式如下：

设a_i为第i种原料粒度小于0.074mm所占的质量分数，b_ji为第j个制备条件下的第i种原料在配料中的百分占比，z_j为在第j个制备条件下混合料中粒度小于0.074mm的质量分数，在改变SiO₂含量、碱度R、MgO含量、混合料粒度中小于0.074mm的质量分数进行生球制备后，测定出生球的成球率、爆裂温度、抗压强度、落下强度四个生球性能；

其次：对已有的试验数据进行合理化扩增优化；

再次：将扩增后上述四个变量对应生球的上述四个性能，构建“四个变量对应一个性能”的预测模型，建立3层网络的BP神经网络，输入层与隐含层之间的激励函数选择logsig，隐含层与输出层之间的激励函数选择purelin，训练函数为trainlm；

最后：预测模型误差检测采用平均绝对百分比误差MAPE作为模型误差检验标准。

2.根据权利要求1所述的一种预测及优化熔剂性生球性能的方法，其特征在于，所述造球原料包括庙沟粉、研山粉、伊朗粉、石灰石粉、轻烧镁粉、膨润土，将造球原料进行混合，调制不同SiO₂含量、碱度R、MgO含量的造球混合料。

3.根据权利要求1所述的一种预测及优化熔剂性生球性能的方法，其特征在于，造球采用Φ500×150mm圆盘造球机，在线速度为0.98m/s，倾角为48°条件下进行生球造球。

4.根据权利要求1所述的一种预测及优化熔剂性生球性能的方法，其特征在于，所述已有的试验数据进行合理化扩增优化，对每组数据均产生符合标准的高斯分布的随机数据，将波动值加到原始试验数据，扩增后的原始数据成正态分布 。

5.根据权利要求1所述的一种预测及优化熔剂性生球性能的方法，其特征在于，计算公式中z_j在j=1,2…15时分别表示：z₁-z₅为碱度R为1.0、MgO质量分数为1.8%时，SiO₂质量分数为3.5%、4.0%、4.5%、5.0%、5.5%；z₆-z₁₀为SiO₂质量分数为5.5%、MgO质量分数为1.8%时，碱度R是0.6、0.8、1.0、1.2、1.4；z₁₁-z₁₅为SiO₂质量分数为5.5%、碱度R为1.0时，MgO质量分数为1.8%、2.0%、2.2%、2.4%、2.6%共15个制备条件，其中，i=1,2…6，j=1,2…15。