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A Multi-Objective Optimization Approach for Bulk Material Blending Systems

Cipold, Michael P.

Abstract:
Heutzutage verwenden Schüttgut-Mischbettsysteme immernoch hauptsächlich statische Methoden zum Aufbau der Mischhalden, wie das bekannte Chevron-Stacking. Die Echtzeitmessung der Materialqualität, wie beispielsweise mit Hilfe der Online-Röntgenfluoreszenzmessung möglich, erlaubt die dynamische Anpassung des Mischprozesses an die aktuelle Qualität. Diese Arbeit präsentiert ein Optimierungssystem für mehrere Zielparameter basierend auf verschiedenen Baldwinischen und Lamarckschen Reparaturalgorithmen und zeigt die Funktionalität anhand der Daten aus einem tatsächlichen System. ... mehr

Abstract (englisch):
Nowadays bulk material blending systems still mainly implement the static well-known chevron stacking. Real-time quality measurement techniques as online X-ray fluorescence measurement allow the dynamic adaptation of the blending process to the current quality data. We propose a multi-objective optimization system on the base of steady state evolutionary algorithms using various Baldwinian and Lamarckian repair algorithms and test the algorithms on real world problem data. The optimized solutions generally outperform the standard techniques and furthermore allow insights and deeper understanding of the problem nature and the algorithms presented.

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DOI: 10.5445/IR/1000124454
Veröffentlicht am 13.10.2020
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsdatum 03.05.2013
Sprache Englisch
Identifikator KITopen-ID: 1000124454
Verlag Karlsruhe
Umfang 66 S.
Art der Arbeit Abschlussarbeit - Diplom
Referent/Betreuer Prof. Dr. Hartmut Schmeck
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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