10.19344/j.cnki.issn1671-5276.2023.01.025
基于PSO-BP算法的隧道窑仿真模型修正方法研究
电热隧道窑广泛应用于压电陶瓷的烧成工艺中,窑内的温度是影响压电陶瓷质量的重要因素.针对电热隧道窑内温度不易被观测,造成其烧成工艺参数优化过程困难的问题,通过数值模拟的方式进行温度场仿真,计算窑炉内部的温度分布;由于在建模分析过程中为消除不确定因素引入了多种假设使计算结果与真实值之间存在较大误差.为了减小误差,基于PSO-BP神经网络算法对初始仿真模型进行修正并进行实验验证.将修正前的模型与实测温度的误差进行对比,结果表明:误差由修正前的8.73%降至修正后的1%以下;修正后的模型可适用于实际生产中的温度检测.
电热隧道窑、模型修正、不确定性、神经网络算法
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TG155.1(金属学与热处理)
江苏省军工产品科研生产大数据智能分析;应用军民融合公共服务平台项目
2023-03-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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