摘要：采用基于改进BP算法的人工神经网络模型,提前预报了烧结矿的R和TFe、SiO2含量,将模型的预报结果转化为规则的输入,设计了基于经验规则的专家系统,结合R、TFe的变化趋势和配料计算提前调整原料的配比。系统正式投入运行后,烧结矿碱度(R)预报命中率达到91%,全铁(TFe)预报命中率达到94%,操作指导建议采纳率为92%,实现了对烧结矿化学成分的稳定控制。

摘要：针对铁矿石烧结配矿的特点,提出2种获得合适配矿方案的方法;应用BP神经网络技术和遗传优化技术分别建立烧结矿质量模拟模型和烧结寻优配矿模型;采用VisualC++6.0与Matlab混合编程的方式,开发烧结优化配矿模型的系统软件。研究结果表明:烧结矿质量模拟模型具有良好的泛化能力和自适应能力,并且预报准确率较高,转鼓强度预报命中率为90%,抗磨强度为86.67%,筛分指数为83.33%;采用烧结寻优配矿模型得到的优化配矿方案既可满足铁矿石供应情况,又可保证烧结矿的质量指标,优化效果明显,烧结优化配矿模型的系统软件实用性强,具有强大的存储、计算、预报和优化等功能。

摘要：在烧结过程控制专家系统设计中 ,知识库的建立尤为重要。将知识库分为规则库和事实库 ,用数据库技术来实现 ,提高了系统运行的可靠性。建立基于数据库技术的知识库 ,利用VC++的ADO数据库访问技术可实现对知识库的管理和维护。

摘要：培养高级工程人才是"卓越工程师计划"的核心。针对工程技术性强的矿物加工专业,探索了创新型工程人才的校企联合培养模式,通过开设认识实习、生产实习、技术岗位体验与科研实践、毕业实习与设计四个实践环节,增加了实践教学的系统性和学生创新能力的培养;并通过建设以矿物加工工程实践为核心的课程体系和教学平台,建立校企双导师联合教学培养的机制,实施案例式教学、生产现场体验式教学等教育教学方法,形成了具有中南大学特色的矿物加工专业工程人才培养体系,为国家培养高级矿业类工程人才提供了有力的支持。

摘要：针对新时代矿业行业对专业人才的要求,以培养学生全周期工程思维和提高其工程胜任力为目标,采用虚拟仿真的教学手段,突破矿产资源加工过程中高温、高危、高成本等限制,解决传统教学无法开展全流程实验及生产极端工况操作等难题,将科研成果融入实验教学,有机融合数据库技术、虚拟仿真、专家系统、智能算法,让学生通过自主选题、自主探究学习、自主流程设计、自主设备搭建、自主调试运行,设计与资源特性相适应的工艺流程、生产设备及操作参数,实景体验工业生产过程异常工况,使其成为具有实干担当、开拓创新、国际视野和竞争力的矿业卓越人才。