吴令
,
姜周华
,
龚伟
,
梁连科
金属学报
doi:10.3321/j.issn:0412-1961.2008.07.006
利用遗传神经网络对正规溶液模型组元交互作用能进行了改进,使之更接近实际溶液活度模型,并将其应用于MnO-SiO2及CaO-Al2O3二元渣系的组元活度计算.由于实际溶液的性质不同于正规溶液,在模型对交互作用能ΩMi-Si和ΩSi-Mn的计算时发现,Ωij不仅是温度和组成的函数,而且在相同的温度和组成时,Ωij≠Ωji.通过将该模型的计算结果与大量文献数据进行对比研究,发现该模型具有很强的非线性拟合能力,能准确地预报实际溶液组元活度值.
关键词:
炉渣
,
正规溶液
,
活度
,
神经网络
,
遗传算法
吴令
,
姜周华
,
龚伟
,
梁连科
金属学报
利用遗传神经网络对正规溶液模型组元交互作用能进行了改进, 使之更接近实际溶液活度模型, 并将其应用于
MnO--SiO2及CaO--Al2O3二元渣系的组元活度计算. 由于实际溶液的性质不同于正规溶液,
在模型对交互作用能
Ω Mn-Si和ΩSi-Mn的计算时发现, Ωij不仅是温度和组成的函数,
而且在相同的温度和组
成时, Ωij≠Ωji. 通过将该模型的计算结果与大量文献数据进行对比研究,
发现该模型具有很强的非线性拟合能力, 能准确地预报实际溶液组元活度值.
关键词:
炉渣
,
Regular solution model
,
activity
,
NN
,
GA
