磨礦過程的穩(wěn)態(tài)優(yōu)化.pdf

1、磨礦過程是選礦生產(chǎn)過程的重要組成部分，磨礦產(chǎn)品的質(zhì)量與產(chǎn)量對(duì)選別作業(yè)指標(biāo)有很大影響。因此，優(yōu)化磨礦過程、提高磨礦效率對(duì)提高選礦廠的技術(shù)-經(jīng)濟(jì)指標(biāo)具有重大意義。 本文在總結(jié)前人工作的基礎(chǔ)上，從實(shí)際出發(fā)，以某選礦廠的磨礦生產(chǎn)過程為研究對(duì)象，結(jié)合選礦廠的生產(chǎn)要求確立磨礦過程多目標(biāo)優(yōu)化問題，并以改進(jìn)后的基于遺傳算法的多目標(biāo)優(yōu)化算法為手段進(jìn)行磨礦過程穩(wěn)態(tài)優(yōu)化研究。本文的主要研究?jī)?nèi)容有如下幾個(gè)方面： (1)從磨礦過程系統(tǒng)分析入手，選

2、出具有代表性的參變量進(jìn)行量綱分析，由此推出反映磨礦系統(tǒng)輸入、輸出和狀態(tài)特性的相似準(zhǔn)數(shù)。根據(jù)決定性與非決定性準(zhǔn)數(shù)之間的關(guān)系，建立描述磨礦產(chǎn)品產(chǎn)量、粒度分布特性的相似準(zhǔn)數(shù)數(shù)學(xué)模型。根據(jù)所得到的數(shù)學(xué)模型和多目標(biāo)優(yōu)化理論，構(gòu)造磨礦過程多目標(biāo)優(yōu)化模型。 (2)綜述了多目標(biāo)優(yōu)化方法的發(fā)展和研究現(xiàn)狀，深入研究了一種快速、杰出的多目標(biāo)遺傳算法NSGA-Ⅱ(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ)。此優(yōu)