利用人工神经网络建立水滑石晶化过程的关联方程

采用人工神经网络方法对镁铝水滑石的连续晶化过程进行了研究，以便找出最佳的晶化条件。利用神经网络建立的模型，分析了成核料液的浓度、流量以及晶化温度、晶化时间对形成的水滑石晶体的影响，并由此建立了关联方程。研究表明在浓度保持在0．4～0．6mol／mL的范围内比较好，流量要控制在18mL／min左右为好，晶化时间在400min左右比较好，晶化温度选择100℃较好。

利用人工神经网络建立水滑石晶化过程的关联方程

采用人工神经网络方法对镁铝水滑石的连续晶化过程进行了研究，以便找出最佳的晶化条件。本文利用神经网络建立的模型，分析了成核料液的浓度、流量以及晶化温度、晶化时间对形成的水滑石晶体的影响，并由此建立了关联方程。研究表明最佳晶化条件：浓度在0．4～0．6mol/mL，流量在18mL／min左右，晶化时间400min左右，晶化温度100℃。