本文研究內(nèi)容主要有：
1．生物質(zhì)壓縮成型技術(shù)機理研究
本文在查閱了國內(nèi)外大量文獻資料的基礎(chǔ)上，全面分析生物質(zhì)壓縮成型過程機理，包括成型燃料的評價指標、影響成型指標的主要因素，以及成型燃料對氣化過程燃氣性能品質(zhì)的影響等，確定了需要優(yōu)化的參數(shù)，深入的研究和探討了生物質(zhì)壓縮成型的工藝類型和以及生物質(zhì)壓縮成型機技術(shù)等。通過查閱相關(guān)資料發(fā)現(xiàn)，目前生物質(zhì)壓縮成型的研究主要是從生物質(zhì)壓縮過程的壓縮特性、機械特性、流變特性和成型工藝等方面的實驗研究和理論探討。
2、生物質(zhì)壓縮成型過程模型建立
生物質(zhì)成型過程是一個復(fù)雜的物理化學(xué)過程，成型料的松弛密度等各項性能會受多種因素影響，用傳統(tǒng)的建模方法較難進行確切描述，因此本文考慮從智能化方法的角度對壓縮成型過程進行建模和優(yōu)化，并通過仿真計算驗證方法的可行性和有效性。由于種經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種已經(jīng)普遍采用的建模方法，最常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是多層前向BP網(wǎng)絡(luò)。但是，局部最優(yōu)問題會影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度，而支持向量機可以解決這一問題。支持向量機應(yīng)用比較成功的是最小二乘支持向量機(Least SquaresSupport Vector Machine）。本文應(yīng)用最小二乘支持向量機對鋸末的壓縮成型過程進行建模，選用高斯徑向基核函數(shù)(Radial Basi:s Function， RBF)構(gòu)造LS-SVM模型，函數(shù)估計的LS-SVM模型和RBF核函數(shù)包含C（誤差懲罰因子）與（核函數(shù)的寬度參數(shù)）兩個未知參數(shù)，通過遺傳算法優(yōu)化C，使模型與實際壓縮過程匹配。
3、生物質(zhì)壓縮成型過程的優(yōu)化
對于壓縮成型過程優(yōu)化的目的，主要是使生物質(zhì)氣化過程能夠產(chǎn)生高品質(zhì)可燃氣體燃料，提高氣化效率和氣體產(chǎn)率等。選擇成型燃料的密度、大小尺寸、添加催化劑含量等做作為模型輸入，利用黑箱建摸法，來優(yōu)化氣化過程的氣體產(chǎn)率、熱值、可燃氣體組分，使焦油及其它有害成分降低至最低程度，提高燃氣品質(zhì)。
課題研究的主要內(nèi)容，就是對于燃料成型過程中，燃料性能的優(yōu)化過程。這是對一個多輸入、多輸出模型的建摸與尋優(yōu)的過程。再驗證所建模型的可行性和有效性，用實驗數(shù)據(jù)進行模型的驗證和改進。最后，在預(yù)測模型基礎(chǔ)上考慮如何進一步擬合適合于生物質(zhì)壓縮過程優(yōu)化和成型燃料優(yōu)化的目標函數(shù)，為氣化過程主要參數(shù)的優(yōu)化提供參考。這里需要說明的是，本內(nèi)容目前國內(nèi)外研究者少有入問津，因此課題的研究分析也是初步的探索性的，還不成熟，有待于迸一步的完善。
（轉(zhuǎn)載請注明：富通新能源顆粒機www.ac12313.com）
