利用遗传神经网络对正规溶液模型组元交互作用能进行了改进,使之更接近实际溶液活度模型,并将其应用于MnO-SiO2及CaO-Al2O3二元渣系的组元活度计算.由于实际溶液的性质不同于正规溶液,在模型对交互作用能ΩMi-Si和ΩSi-Mn的计算时发现,Ωij不仅是温度和组成的函数,而且在相同的温度和组成时,Ωij≠Ωji.通过将该模型的计算结果与大量文献数据进行对比研究,发现该模型具有很强的非线性拟合能力,能准确地预报实际溶液组元活度值.
参考文献
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