用人工神经网络模拟与控制苯甲酸重结晶实验

摘要：

在正交实验设计与分析的最佳条件水平组合内,对活性炭比(A)、溶剂用量(C)2个因素进行加密实验,用人工神经网络构建实验条件与苯甲酸产率、质量的关系模型,以实现苯甲酸产率、质量模拟和实验条件控制.模拟与控制的研究结果表明,提出的人工神经网络模型(BARE)对快速滤纸类型的实验具有较高的预测能力,准确度可达99％以上.基于该模型编制的MATLAB最优控制程序,能精准确定活性炭比和溶剂量分别为2.2％和72 mL,相应的最高苯甲酸产率为0.809 0.在计算机上,用该模型做模拟实验,可以连续显示苯甲酸产率随活性炭比、溶剂用量的变化过程,可以确定实验条件的最优组合“点”.在实验教学中,用该模型指导和控制学生的实体实验,以提高教学质量.

关键词：苯甲酸重结晶、人工神经网络、模拟与控制、实验教学

所属期刊栏目：37

分类号：TN3;O62

资助基金：河南省教学质量工程项目:高等有机化学双语教学示范课程豫教高2011 173号

在线出版日期：2016-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：22-26