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公开(公告)号：CN119066953A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411054174.6
申请日：2024-08-02
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06F119/14 , G06F119/08 , G06F113/08
Abstract: 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。
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