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第一章 高炉布料数学模型 1

1.1 高炉无料钟布料模型 1

1.1.1 无料钟炉顶设备及开炉布料实测 2

1.1.2 炉料运动和炉料分布的数学模型 3

1.1.3 高炉布料预测模型的实际运行 8

1.2 高炉炉料层状分布模型 10

1.2.1 基本假设 10

1.2.2 料面堆尖位置的计算 10

1.2.3 高炉炉料料面堆角及炉料层状分布的计算 16

1.2.4 高炉炉料层状分布模型的程序设计 24

1.2.5 高炉炉料层状分布的模拟 26

第二章 高炉软融带数学模型 34

2.1 高炉软融带监测方法 34

2.2 炉料与煤气的质量平衡方程和传热方程 36

2.2.1 基本假设 36

2.2.2 基本方程 36

2.3 炉料下降速度及边界条件的确定 40

2.3.1 高炉每个圆筒截面重心及炉料下降速度 41

2.3.2 上边界插值运算，每个圆筒炉顶煤气成分及温度的求解 43

2.4 由物料平衡和热平衡代数方程组计算软融带的形状与位置 45

2.4.1 物料平衡计算 46

2.4.2 热平衡计算 46

2.5 高炉软融带数学模型及其应用 49

2.4.3 H2′利用率与CO利用率的关系 49

第三章 高炉煤气分布数学模型 53

3.1 高炉煤气分布数学模型的建立 53

3.1.1 散料床煤气运动方程——厄根方程 53

3.1.2 高炉煤气分布的基本方程 54

3.1.3 高炉煤气分布的边界条件 60

3.1.4 炉料软化熔融条件下的范宁公式 61

3.2 高炉煤气分布数学模型的有限差分方法 62

3.2.1 计算网格的划分 63

3.2.2 数学模型的差分格式 63

3.3 高炉煤气分布数学模型的程序设计 69

3.4 高炉煤气分布的模拟计算 70

第四章 高炉炉体状态判断模型 76

第五章 高炉冶炼过程优化模型 85

5.1 高炉生产数据的采集与处理 85

5.1.1 高炉生产数据采集 86

5.1.2 高炉生产数据处理 88

5.2 高炉冶炼过程优化方程 89

5.3 高炉冶炼过程多目标优化模型的建立 97

5.3.1 目标函数及优化变量、状态变量 97

5.3.2 优化模型的约束条件 99

5.3.3 多目标优化模型的结构 101

5.4 高炉冶炼过程多目标优化模型的应用 104

5.4.1 产量目标优化的运行结果 104

5.4.2 成本目标优化的运行结果 105

5.4.3 焦比目标优化的运行结果 107

5.4.4 炉料品位目标优化的运行结果 109

5.4.5 多目标综合优化的运行结果 110

第六章 专家系统基础 114

6.1 专家系统的基本思想 115

6.2 专家系统的基本结构 116

6.3 专家系统比较理想的结构形式 117

6.4 知识表示 119

6.4.1 逻辑表示法 119

6.4.2 规则表示法 121

6.4.3 框架表示法 124

6.4.4 语义网络 127

6.5.1 逻辑推理 128

6.5 知识的运用和处理 128

6.5.2 搜索策略 131

6.6 不精确推理 135

6.6.1 模糊推理 136

6.6.2 概率推理 140

第七章 神经网络 145

7.1 神经网络的发展概况 146

7.2 神经元与神经网络模型 147

7.2.1 神经元结构 147

7.2.2 神经元数学模型 149

7.2.3 神经网络的基本类型 152

7.2.4 神经网络的基本特征 154

7.3.1 感知器 155

7.3 前向网络 155

7.3.2 多层前向网络和BP算法 156

7.4 反馈网络 163

7.4.1 Hopfield网络 164

7.4.2 双向联想记忆网络 167

7.5 自组织网络 169

7.6 神经网络的设计 172

第八章 高炉热状态判断专家系统 174

8.1 高炉热状态判断参数选取及数据处理 175

8.1.1 监测数据的平滑处理 176

8.1.2 复合参数的计算 178

8.1.3 特征参数的二次处理 179

8.2.1 知识的处理 180

8.2 知识处理及知识库 180

8.2.2 知识库的构成 183

8.3 推理机和不精确推理方法 185

8.4 专家系统的知识自动获取(自学习)系统 187

8.5 解释及显示功能 190

第九章 高炉异常炉况判断专家系统与高炉冶炼过程专家系统 193

9.1 高炉异常炉况判断专家系统的构成 193

9.2 高炉冶炼过程专家系统的发展 202

9.2.1 川崎AGS系统的基本思路 202

9.2.2 运行参数和变动量的逻辑关系 207

9.2.3 专家系统运行参数和变动量的评价 211