一种基于机器学习和CFD耦合的回转窑温度场预测与优化方法及系统

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一种基于机器学习和CFD耦合的回转窑温度场预测与优化方法及系统
申请号:CN202411054174
申请日期:2024-08-02
公开号:CN119066953A
公开日期:2024-12-03
类型:发明专利
摘要
本发明属于温度场预测优化技术领域,具体为一种基于机器学习和CFD耦合的回转窑温度场预测与优化方法及系统,可以对回转窑窑内的焙烧带宽度和区域的最高温度进行优化,从而优化整个回转窑的温度场,能找到优化温度场的最佳工艺参数组合,优化效果显著,且根据决策者提供的参考点与权重进行搜索解决方法,重新构建帕累托有偏好的解集空间,有效的控制了帕累托解集的多样性。通过多目标决策对筛选后的帕累托解集进行排序,搜寻到单一的最佳解决方案,节约了决策者的时间与试错成本,对工业实际生产具有指导意义。且优化效果具有可拓展性,对产品质量的控制与回转窑寿命的延长具有积极的作用。
技术关键词
回转窑 整体温度场 决策方法 机器学习模型训练 最佳工艺参数 风温 学习特征 数据 焙烧 风速 超参数 模块 算法 阶段 变量 寿命 工业
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