【摘要】：陽(yáng)極是鋁電解反應(yīng)中參加電化學(xué)反應(yīng)的一種電極,陽(yáng)極質(zhì)量的好壞也直接影響了鋁電解反應(yīng)的反應(yīng)速度及電解槽的壽命。目前,陽(yáng)極生產(chǎn)主要是從原料控制、煅燒溫度控制、配方的優(yōu)化、振動(dòng)、成型混捏過(guò)程以及控制焙燒溫度曲線等方面來(lái)提高陽(yáng)極的質(zhì)量。本文通過(guò)研究煅燒工藝參數(shù)數(shù)據(jù)和煅后焦質(zhì)量參數(shù)數(shù)據(jù)、成型工藝參數(shù)數(shù)據(jù)和成型質(zhì)量參數(shù)數(shù)據(jù)及焙燒工藝參數(shù)數(shù)據(jù)與陽(yáng)極質(zhì)量等級(jí)之間的關(guān)系建立陽(yáng)極質(zhì)量預(yù)測(cè)算法模型,幫助工藝人員合理調(diào)整生產(chǎn)工藝參數(shù),提高陽(yáng)極質(zhì)量。本文首先分析了陽(yáng)極生產(chǎn)過(guò)程中不同工序的工藝參數(shù)與質(zhì)量參數(shù)之間的相關(guān)性,確定對(duì)陽(yáng)極質(zhì)量影響較大的特征參數(shù),并完成特征參數(shù)的提取,之后,對(duì)提取到的特征參數(shù)數(shù)據(jù)做歸一化處理。其次,使用RCNN算法建立煅燒、成型及焙燒工藝參數(shù)及質(zhì)量參數(shù)與陽(yáng)極質(zhì)量關(guān)系的預(yù)測(cè)模型,用來(lái)獲得煅燒、成型及焙燒工藝參數(shù)及質(zhì)量參數(shù)與陽(yáng)極質(zhì)量的內(nèi)在聯(lián)系。然后,通過(guò)陽(yáng)極生產(chǎn)的工序?qū)r(shí)間維度進(jìn)行池化,并加入新的卷積層和池化層,對(duì)每個(gè)階段的特征維度進(jìn)行卷積,來(lái)優(yōu)化RCNN模型丟失信息的不足。最后,本文運(yùn)用軟件工程中需求分析、總體設(shè)計(jì)、系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)、系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)、編碼、測(cè)試等軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程開(kāi)發(fā)了陽(yáng)極質(zhì)量分析與預(yù)測(cè)系統(tǒng)。系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)工序不同階段的工藝參數(shù)及質(zhì)量參數(shù)與陽(yáng)極質(zhì)量之間的關(guān)系分析,并以圖表等方式展示出不同條件下陽(yáng)極質(zhì)量的預(yù)測(cè)結(jié)果,幫助企業(yè)調(diào)控陽(yáng)極生產(chǎn)過(guò)程中各生產(chǎn)工序中主要工藝參數(shù)配置。
【圖文】：

２．１．３焙燒工序逡逑焙燒是生產(chǎn)陽(yáng)極最重要的一道工序。陽(yáng)極焙燒爐一般由若干個(gè)爐室組成，平逡逑行排成兩行，如圖２－２所示，每行包括１７個(gè)爐室，每一爐室有８?jìng)�(gè)料箱和９個(gè)逡逑中空火道，沿爐子主軸線平行配置。通過(guò)對(duì)焙燒爐內(nèi)溫度的控制和調(diào)節(jié)，可以使逡逑生塊中的瀝青快速發(fā)生化學(xué)反應(yīng)，使生塊的結(jié)構(gòu)變得均勻，生產(chǎn)出質(zhì)量合格的陽(yáng)逡逑極。加強(qiáng)焙燒升溫曲線的把控，可以很大程度上提高陽(yáng)極的質(zhì)量和穩(wěn)定性。逡逑７逡逑

其能對(duì)序列的非線性特征進(jìn)行高效率學(xué)習(xí)ｗ。循環(huán)yL經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語(yǔ)言處理等方逡逑面有很廣泛的應(yīng)用。逡逑如圖２－３是典型的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)把每個(gè)時(shí)刻的輸入與當(dāng)前的逡逑模型的狀態(tài)進(jìn)行結(jié)合，從而得到一個(gè)輸出。從圖２－４中可以看出，主體結(jié)構(gòu)的輸逡逑入除了輸入層的Ｘ，之外，還有循環(huán)邊提供的當(dāng)前時(shí)刻的狀態(tài)。每個(gè)時(shí)刻，主體結(jié)逡逑構(gòu)會(huì)讀�。瘯r(shí)刻的輸入尤，并輸出一個(gè)值0，，，同時(shí)主體結(jié)構(gòu)的狀態(tài)也會(huì)從當(dāng)前步逡逑傳遞到下一步。在／時(shí)刻，狀態(tài)＇邋則融合了前面，不，序列的信息。逡逑0ｔ逡逑１１４／逡逑Ａ逡逑圖２－３典型循環(huán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)逡逑°ｔ－ｉ邐0ｔ逡逑ｗ邐ｊｗ逡逑ｉ邐ｘｃ邐ｘｔｉｉ逡逑圖２－４循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)按時(shí)間展開(kāi)后結(jié)構(gòu)逡逑用比較小的非零元素來(lái)初始化隱藏單元可以提升網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性Ｍ。隱藏逡逑層的計(jì)算公式如下：逡逑ｈｔ邋—邋ｆｎ（ＪＪＨＨｈｔ邋－１邋＋邋ＷｉｈＸｉ邋＋邋Ｚ？／；）邐（２－１）逡逑是隱藏層激活函數(shù)，＆是隱藏單元偏置向量，是隱藏單元和輸出層逡逑連接的權(quán)重。輸出層的計(jì)算公式是：逡逑ｙｔ邋—邋＾ｏ＾ＪＬＪ＾Ｈｏｈｔ邋＂ｉ－邋ｂ0＾邐（２邋２）逡逑是激活函數(shù)，＆是輸出層偏置向量。輸入是有時(shí)間序列的，所以上述過(guò)逡逑程也是隨時(shí)間＜＝（１，…，重復(fù)執(zhí)行的。逡逑９逡逑
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP311.52;TF821

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本文編號(hào)：2611310