Разработка многосвязной динамической модели процесса экстракции фосфорной кислоты на основе искусственной нейронной сети.

Сунъий нейрон тармоғини қўллаш асосида экстракцион фосфор кислотасини олишнинг мураккаб технологик жараѐнларини математик моделлаштириш ва оптималлаштириш масалалари кўриб чиқилди. Фосфор унининг массавий сарфии аниқлаш учун компонентларнинг реакторда бўлиш вақтига боғлиқ бўлган концентрациянинг ўзгариш функциясидан фойдаланиш асосланган ва таклиф этилган. Ўргатилган нейрон тармоғи киришига хатоларга эга бошланғич маълумотлар берилганда унинг ғалаѐнлар бўйича барқарорлаш фоалияти кўрсатилди.

Рассматриваются вопросы математического моделирования и оптимизации сложных технологических процессов получения экстракционной фосфорной кислоты на основе применения искусственной нейронной сети. Обосновано и предложено использование функции изменения концентрации фосфорной кислоты в зависимости от времени пребывания компонентов в реакторе для нахождения массового расхода фосфорной муки. Показана работа обученной нейронной сети по стабилизации возмущений при подачи на еѐ вход исходных данных с отклонениями.

The deals with the problems of mathematical modeling and optimization of complex technological processes for obtaining extraction phosphoric acid based on the use of an artificial neural network. The use of the function of changing the concentrations from the residence time of the components in the reactor to find the mass consumption of phosphoric flour is substantiated and proposed. The work of a trained neural network for stabilizing perturbations is shown when input of input data with distortion is fed to its input.