陶瓷料漿噴霧干燥時,噴霧干燥塔內(nèi)高溫氣流與陶瓷料漿進(jìn)行短暫且充分接觸,陶瓷顆粒濕分快速干燥,傳熱傳質(zhì)過程復(fù)雜,是一個非線性、滯后嚴(yán)重,以及溫度場、濕度場、速度場等多場相互耦合的氣液固多相流相變系統(tǒng),另外由于干燥過程短暫迅速,很難對其內(nèi)部進(jìn)行觀察,因此噴霧干燥最終制備出來的顆粒質(zhì)量（含水率、粒徑分布等）難以得到保證,陶瓷企業(yè)通常需要對噴霧干燥設(shè)備進(jìn)行24小時監(jiān)測,防止各項(xiàng)參數(shù)的改變影響到顆粒質(zhì)量變化,參數(shù)的調(diào)節(jié)多依靠經(jīng)驗(yàn)缺乏模型指導(dǎo),而且關(guān)于顆粒質(zhì)量檢測多是離線法滯后嚴(yán)重,實(shí)時監(jiān)測的設(shè)備在陶瓷企業(yè)應(yīng)用不廣還存在一定的局限性,針對以上問題,建立能在實(shí)際工況下對顆粒質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測的陶瓷工業(yè)噴霧干燥智能模型顯得尤為重要,一方面能在保證質(zhì)量的前提下提供噴霧干燥各項(xiàng)參數(shù)指導(dǎo),另一方面能實(shí)時預(yù)測顆粒質(zhì)量指標(biāo),使其滿足生產(chǎn)需求避免廢料的產(chǎn)生,降低能源的浪費(fèi)。為此,本課題基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能算法等人工智能理論,探析陶瓷工業(yè)噴霧干燥過程傳熱傳質(zhì)機(jī)理及影響顆粒質(zhì)量因素,構(gòu)建了陶瓷工業(yè)噴霧干燥BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,同時為提高該模型的預(yù)測精度,引入了改進(jìn)飛蛾撲火優(yōu)化（IMFO）算法對模型進(jìn)行優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)對陶瓷顆粒多個... 

【文章來源】：景德鎮(zhèn)陶瓷大學(xué)江西省

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

陶瓷工業(yè)噴Fig.2-1Schematicdiagramofspray整個噴霧干燥系統(tǒng)主要的能耗就是對

景德鎮(zhèn)陶瓷大學(xué)碩士學(xué)位論文2陶瓷工業(yè)噴霧干燥過程及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析12圖2-3混流式噴霧干燥塔熱量收支圖Fig.2-3Heatbudgetdiagramofmixed-flowspraydryingtower表2-1噴霧干燥系統(tǒng)熱量傳遞Tab.2-1Heattransferinspraydryingsystem輸入系統(tǒng)的熱量inQ輸出系統(tǒng)的熱量outQ原料表面水分帶入的熱量1q原料干燥完帶出的熱量1o原料水分蒸發(fā)后顆粒帶入的熱量2q噴霧塔向外散熱量2o空氣帶入的熱量3q加熱設(shè)備耗熱量3o加熱器加熱空氣帶入的熱量4q廢氣帶出的余熱4o輸入噴霧干燥系統(tǒng)的熱量：(1)原料表面水分帶入的熱量原料在進(jìn)入噴霧干燥系統(tǒng)中，其表面被液膜所濕潤，因此這部分液膜攜帶的熱量，即inwwtcmq1(2-2)式中：wm—水分的蒸發(fā)量，kg/hwc—水的比熱容，4.19kJ/(kg·℃)int—原料進(jìn)入噴霧干燥塔的溫度，℃(2)原料水分蒸發(fā)后顆粒帶入的熱量原料在干燥的過程中，大部分自由水被蒸發(fā)后，此時的原料可以看成是絕干物料和部分水分混合組成，帶入的熱量為inwnout])1([trcrcsq112(2-3)式中：outs—離開干燥設(shè)備的物料，kg/h

值和激活函數(shù)等有關(guān)。實(shí)際上人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是將思考判斷的過程抽象成數(shù)學(xué)模型，使其也具備一定的和人腦相似的處理復(fù)雜問題的能力。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型種類繁多，根據(jù)結(jié)構(gòu)的不同有前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是將本層接收到的信息，通過計(jì)算輸出到下一層，數(shù)據(jù)正向流動不具備反饋環(huán)節(jié)，一般前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層和輸出層組成，其中輸入層接收外界輸入不進(jìn)行函數(shù)處理，中間層為隱含層對數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，最終結(jié)果由輸出層輸出，在一定程度上隱含層越多能處理的問題就越復(fù)雜，因其能學(xué)習(xí)到更多的特征信息，如圖2-4所示為多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。圖2-4多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Fig.2-4Multi-layerfeedforwardneuralnetworkmodel反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)元輸出不僅和前一層的輸入有關(guān)，還和之前層的輸入有關(guān)使得各層神經(jīng)元之間形成反潰人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其仿人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造使其具備一些特性，第一：并行性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由眾多功能單一的神經(jīng)元所構(gòu)成，但是由于處理信息是并行且結(jié)構(gòu)也是并行的，因此在遇到問題能快速做出判斷和處理，提高效率。第二：非線性，神經(jīng)元在接收輸入后,通過激活函數(shù)輸出到其它神經(jīng)元，神經(jīng)元在網(wǎng)絡(luò)中相互影響和抑制，因此具備了可以建立非線性函數(shù)關(guān)系。第三：較強(qiáng)的自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)性，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過對外部數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)改變自身參數(shù)，另外還能調(diào)整結(jié)構(gòu)強(qiáng)化學(xué)習(xí)能力，能實(shí)現(xiàn)輸入到輸出的關(guān)系建立，而不是依靠經(jīng)驗(yàn)來判斷關(guān)系。第四：較好的容錯性，由于模型數(shù)據(jù)并不是存儲在單個神經(jīng)元中，而是整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，因此對于數(shù)據(jù)不完整等情況，具有較好的容錯性。正是由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：3047818