基于神经网络与DEM技术的湿磷矿石筛分参数优化

• 作者: 刘初升 宋宝成 程杰 胡敏
• 来源期刊: 化工矿物与加工
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 DEM 湿磷矿石筛分 MATLAB 优化
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 实验研究
• 页码范围: 6-8
• 页数: 3页
• 分类号: TD452
• 语种: 中文
• DOI: 10.16283/j.cnki.hgkwyjg.2016.09.003

摘要

利用DEM软件对直线筛的湿磷矿石筛分过程进行了仿真,为了得到足够的试验信息量并减小试验规模,针对不同参数下的稳定筛分效率进行了正交试验设计.以归一化的正交试验参数及结果为训练样本,利用MAT-LAB神经网络工具箱进行了BP神经网络设计.以训练后的神经网络为稳定筛分效率对于筛分参数的隐函数,利用MATLAB优化工具箱进行最优化求解,得到了参数范围内的最优解,通过验证试验证实了结果的可靠性.