基于知识协调的原料场混匀配料智能优化方法

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针对配料过程原料种类众多、约束条件复杂、生产需求变更等问题,本文提出了一种基于知识协调的混匀配料智能优化方法。首先在深入分析混匀过程工艺特点及影响因素基础上,基于物料守恒建立混匀过程配比优化模型;考虑到模型具有非线性、强约束和多级值的难点,提出一种基于知识协调的混匀配料智能优化方法,采用遗传算法与罚函数法对其进行优化求解,并结合人工经验建立专家知识协调规则,对与配料方案进行二次优化调整,保证混匀料堆各质量指标均满足实际生产约束限制。实际数据验证结果表明,本文所提方法能够很好地求解混匀配料问题,保证混匀料质量指标满足生产约束前提下,最大限度地实现原料场混匀矿成本最小化的目标。
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