Zastosowanie algorytmów genetycznych do modelowania procesów przeróbki surowców mineralnych

Abstract

The dynamic development of technical sciences and economical problems relied to it requires new, more appropriate and more precise researching methods and more detailed quantitative analyzes. There are many optimizing methods, which can be applied in analyzes if technological systems of mineral processing. Recently, the calculation methods based on the genetic algorithms were applied in purpose of designing, simulation and optimization of operation systems work effects. In the presented paper, this method was used to estimate coefficients of formulae describing hydrocyclone work on the basis of empirical results. It occurred that from the four presented approximation ways (estimation) of Plitt equation coefficients, the method of genetic algorithms was minimally the best. The application of genetic algorithms in simulation of devices and mineral processing systems is a very good solution if the applied heuristic models describe sufficiently well conditions and work effects of devices. Dynamiczny rozwój nauk technicznych i związanych z nimi problemów ekonomicznych wymaga stosowania nowych, bardziej odpowiednich i precyzyjnych metod badawczych oraz pogłębionych analiz ilościowych. Istnieje wiele metod optymalizacyjnych, które znalazły zastosowanie w analizie układów procesów technologicznych przeróbki surowców mineralnych. W ostatnich latach w celach projektowania, symulacji oraz optymalizacji efektów pracy układów operacji zastosowano techniki obliczeniowe oparte na algorytmach genetycznych. W prezentowanym artykule wykorzystano tą metodę do estymacji współczynników wzoru opisującego pracę hydrocyklonu w oparciu o wyniki doświadczeń. Okazało się, że z zaprezentowanych czterech podejść do aproksymacji (estymacji) współczynników wzoru Plitta, metoda algorytmów genetycznych okazała się minimalnie najlepsza. Wykorzystanie algorytmów genetycznych w symulacji pracy urządzeń i układów procesów przeróbczych daje znakomite rezultaty pod warunkiem, że wykorzystywane przez nie modele heurystyczne dobrze odzwierciedlają warunki i efekty pracy urządzeń.