一种基于神经网络的铝电解槽三维炉膛形状实时预测方法和系统

发明专利有效专利

申请号：
CN201611055395.0
IPC分类号：G06F17/50
申请日期：
2016-11-25
申请人：
中南大学

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著录项信息

专利名称	一种基于神经网络的铝电解槽三维炉膛形状实时预测方法和系统
申请号	CN201611055395.0	申请日期	2016-11-25
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2017-05-24	公开/公告号	CN106709149A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/50 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/50 计算机辅助设计（静态存储的测试电路的设计入G11C 29/54）〔6，8〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;5;0查看分类表>
申请人	中南大学	申请人地址	湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中南大学	当前权利人	中南大学
发明人	张红亮;梁金鼎;李劼;冉岭;李天爽;孙珂娜;肖劲
代理机构	长沙市融智专利事务所（普通合伙）	代理人	杨萍

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的铝电解槽三维炉膛形状实时预测方法和系统，该方法包括：1)获取铝电解槽建模参数；2)根据建模参数构建铝电解槽传热有限元模型；将不同试验参数进行排列组合，构成试验组；将试验组中的每一组试验参数分别输入铝电解槽传热有限元模型，进行仿真计算，得到每一组试验参数对应的炉膛形状和槽壳温度；3)以槽壳温度、电解质水平和铝水平为输入变量，以炉膛形状为输出变量，构建BP神经网络；4)基于步骤2)中的仿真结果训练BP神经网络；5)实时测量和获取槽壳温度、电解质水平和铝水平；输入步骤4)中训练好的BP神经网络，得到最终预测的炉膛形状。本发明能够准确快速的预测铝电解槽三维炉膛形状。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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