面向“新工科”創(chuàng)新人才培養(yǎng)的人工智能與虛擬仿真技術(shù)在冶金工程實(shí)踐教學(xué)深度融合研究

袁曉麗，劉施峰，姚宗湘，戴慶偉

（1.重慶科技學(xué)院冶金與材料工程學(xué)院，重慶 401331；2.重慶大學(xué)材料科學(xué)與工程學(xué)院，重慶 400044）

為了適應(yīng)“中國制造2025”“一帶一路”等國家重大戰(zhàn)略，以及冶金行業(yè)綠色智能化轉(zhuǎn)型升級要求，新工科對傳統(tǒng)工科專業(yè)冶金工程實(shí)踐教學(xué)提出新的要求，其發(fā)展方向?yàn)橹悄芑?、綠色化和低碳化[1-2]，如何全面提高冶金工程專業(yè)學(xué)生的工程實(shí)踐創(chuàng)新能力，培養(yǎng)新工科背景下適應(yīng)冶金行業(yè)綠色智能發(fā)展的冶金創(chuàng)新人才是冶金工程實(shí)踐教學(xué)中亟須解決的難題。

重慶科技學(xué)院冶金工程專業(yè)是國家一流專業(yè)，也是工程教育認(rèn)證專業(yè)，著力培養(yǎng)引領(lǐng)冶金行業(yè)、適應(yīng)重慶區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要的高水平應(yīng)用型創(chuàng)新人才，因此，為了達(dá)到創(chuàng)新人才培養(yǎng)目標(biāo)，冶金工程專業(yè)的實(shí)踐教學(xué)改革勢在必行。冶金工程專業(yè)的實(shí)踐教學(xué)主要包括實(shí)驗(yàn)、實(shí)習(xí)、實(shí)訓(xùn)、冶金工程畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）和大學(xué)生科技競賽等，其主要特點(diǎn)是實(shí)踐性強(qiáng)[3]。依托現(xiàn)有建設(shè)的兩個(gè)國家級實(shí)驗(yàn)教學(xué)示范中心（冶金工程虛擬示范中心和鋼鐵制造虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)中心），采用虛擬仿真技術(shù)，實(shí)現(xiàn)教學(xué)資源的零消耗，增加學(xué)生動手操作的機(jī)會，融“教、學(xué)、做”為一體，為提高應(yīng)用型本科冶金工程的專業(yè)創(chuàng)新人才培養(yǎng)的質(zhì)量提供了重要的保障[4]。

然而，隨著冶金行業(yè)設(shè)備向著大型化、智能化方向發(fā)展，如何科學(xué)高效操作大型設(shè)備？如何利用大數(shù)據(jù)分析和解決生產(chǎn)中的復(fù)雜工程問題？顯然只掌握現(xiàn)有的虛擬仿真技術(shù)，僅停留在掌握簡單的虛擬操作，將難以適應(yīng)轉(zhuǎn)型升級的冶金企業(yè)對“新冶金”創(chuàng)新人才的要求，在新工科背景下嚴(yán)重制約了冶金工程專業(yè)學(xué)生的工程實(shí)踐創(chuàng)新能力的提高。

目前，人工智能技術(shù)在冶金工業(yè)生產(chǎn)中發(fā)揮著舉頭輕重的作用，尤其是人工智能技術(shù)中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制、遺傳算法、專家系統(tǒng)等被廣泛應(yīng)用于冶金行業(yè)現(xiàn)場的大數(shù)據(jù)分析和計(jì)算，解決現(xiàn)場錯(cuò)綜復(fù)雜的問題，對生產(chǎn)中的故障和生產(chǎn)情況及時(shí)進(jìn)行反饋和建議，指導(dǎo)冶金生產(chǎn)，如寶武集團(tuán)采用的千米以外“一鍵煉鋼”便是人工智能技術(shù)在企業(yè)應(yīng)用的最好實(shí)例。因人工智能技術(shù)對解決復(fù)雜工程實(shí)踐問題具有其獨(dú)特的優(yōu)勢，目前被廣泛應(yīng)用于物流、英語、金融和機(jī)械等專業(yè)的實(shí)踐教學(xué)中。然而，人工智能技術(shù)在冶金工程專業(yè)實(shí)踐教學(xué)中的應(yīng)用還幾乎一片空白。

為此，根據(jù)冶金工程專業(yè)實(shí)踐教學(xué)的情況，將人工智能技術(shù)引入冶金工程專業(yè)的實(shí)踐教學(xué)中，實(shí)現(xiàn)人工智能和虛擬仿真技術(shù)在實(shí)踐教學(xué)的深度融合，這不僅可以提高冶金工程專業(yè)學(xué)生解決冶金工程中的復(fù)雜工程問題的能力，而且對全面提高冶金工程專業(yè)學(xué)生的工程實(shí)踐創(chuàng)新能力以及在新工科背景下對冶金創(chuàng)新人才的培養(yǎng)具有重要意義。

1 人工智能和虛擬仿真技術(shù)在冶金工程生產(chǎn)實(shí)習(xí)的深度融合應(yīng)用

冶金工程專業(yè)的生產(chǎn)實(shí)習(xí)主要分為初步掌握基礎(chǔ)操作和實(shí)際解決現(xiàn)場復(fù)雜問題兩個(gè)階段。以實(shí)習(xí)燒結(jié)生產(chǎn)工序?yàn)槔?，學(xué)生首先學(xué)習(xí)燒結(jié)生產(chǎn)虛擬仿真操作系統(tǒng)，熟練掌握從燒結(jié)原料準(zhǔn)備、配料、加水混合、抽風(fēng)燒結(jié)、燒結(jié)礦的破碎以及篩分等完整的虛擬仿真操作工藝流程。

在此基礎(chǔ)上，通過采用人工智能技術(shù)開發(fā)成熟的燒結(jié)專家系統(tǒng)（如燒結(jié)過程熱狀態(tài)和透氣性、燒結(jié)礦化學(xué)成分控制專家系統(tǒng)、異常狀態(tài)控制和專家診斷系統(tǒng)、燒結(jié)水分專家智能控制系統(tǒng)等）對燒結(jié)生產(chǎn)過程可能出現(xiàn)的問題進(jìn)行提前預(yù)報(bào)。針對燒結(jié)礦燒結(jié)過程的某些狀況過于復(fù)雜問題，以致難以建立精確的數(shù)學(xué)模型，利用模糊控制或應(yīng)用模糊邏輯的專家系統(tǒng)開發(fā)燒結(jié)過程狀態(tài)控制專家系統(tǒng)，通過調(diào)整燒結(jié)機(jī)臺車的速度、混合料的水分等參數(shù)，達(dá)到穩(wěn)定燒結(jié)終點(diǎn)的目的，精準(zhǔn)的控制燒結(jié)過程。還可以利用人工智能技術(shù)如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法等對燒結(jié)終點(diǎn)狀態(tài)的預(yù)報(bào)、根據(jù)機(jī)尾斷面圖像預(yù)報(bào)FeO含量、燒結(jié)工藝參數(shù)優(yōu)化模型等對燒結(jié)工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化等，通過對燒結(jié)過程狀態(tài)和質(zhì)量進(jìn)行提前預(yù)報(bào)，及早采取有效措施，大大減少了返礦率，提高了燒結(jié)礦產(chǎn)質(zhì)量指標(biāo)。

從以上實(shí)例可以看出，學(xué)生通過虛擬仿真技術(shù)，在了解、熟悉和掌握了冶金工序的基本的操作過程的基礎(chǔ)上，然后通過人工智能的專家系統(tǒng)、遺傳算法、模糊控制以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)對冶金工序進(jìn)行提前診斷和預(yù)測，將冶金工程過程的操作和遇到的復(fù)雜工程問題有效掌握，這不僅提高了冶金工程專業(yè)學(xué)生的工程實(shí)踐創(chuàng)新能力，而且有利于提高其解決冶金過程中復(fù)雜工程問題的能力。

2 人工智能和虛擬仿真技術(shù)在冶金工程畢業(yè)設(shè)計(jì)的深度融合應(yīng)用

在冶金工程專業(yè)畢業(yè)設(shè)計(jì)中，由于煉鋼實(shí)驗(yàn)具有高溫高壓高成本的特點(diǎn)，尤其是連鑄保護(hù)渣粘度的測定，限于成本控制和安全的考慮，很多實(shí)驗(yàn)只能做有限的次數(shù)，因此，學(xué)生在進(jìn)行畢業(yè)設(shè)計(jì)時(shí)，首先利用連鑄生產(chǎn)仿真軟件對連鑄生產(chǎn)過程進(jìn)行虛擬操作，掌握連鑄過程的操作控制要點(diǎn)和影響因素，然后通過人工智能技術(shù)的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的連鑄保護(hù)渣預(yù)測模型軟件，在實(shí)際測定的連鑄保護(hù)渣粘度、堿度、溫度以及化學(xué)成分測定的實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)上，建立連鑄保護(hù)渣化學(xué)成分、堿度、溫度與保護(hù)渣粘度之間的關(guān)系預(yù)測模型，對較多未能一一進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的樣本進(jìn)行粘度性能預(yù)測，分為簡單體系粘度性能預(yù)測和復(fù)雜體系粘度性能預(yù)測模型實(shí)驗(yàn)研究，從而掌握連鑄保護(hù)渣的化學(xué)成分、堿度、粘度等參數(shù)的變化對連鑄保護(hù)渣粘度的影響行為和規(guī)律。然后對預(yù)測的模型進(jìn)行分析研究，然后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

人工智能和虛擬仿真技術(shù)在畢業(yè)設(shè)計(jì)的深度融合應(yīng)用，大大地節(jié)約了時(shí)間和成本，有利于學(xué)生全面的掌握連鑄保護(hù)渣成分、溫度和堿度等影響因素及其控制，提前適應(yīng)了連鑄生產(chǎn)現(xiàn)場計(jì)算和分析的操作和流程，為將來從事冶金連鑄生產(chǎn)方面的工作也奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

3 人工智能和虛擬仿真技術(shù)在冶金工程專業(yè)綜合實(shí)驗(yàn)深度融合應(yīng)用

為了解決冶金工程專業(yè)綜合實(shí)驗(yàn)教學(xué)中實(shí)驗(yàn)操作成本高、設(shè)備臺數(shù)不足和學(xué)生動手操作少等問題，將人工智能和虛擬仿真技術(shù)深度融入冶金工程專業(yè)綜合實(shí)驗(yàn)的教學(xué)中。

以鐵礦粉造球和球團(tuán)的焙燒實(shí)驗(yàn)為例，首先通過球團(tuán)礦制備虛擬仿真實(shí)驗(yàn)，熟悉和掌握球團(tuán)原料的準(zhǔn)備、混合、造球、焙燒和球團(tuán)性能檢測等過程。然后進(jìn)行現(xiàn)實(shí)實(shí)驗(yàn)操作，掌握影響球團(tuán)生產(chǎn)和產(chǎn)品質(zhì)量的影響和指標(biāo)。最后利用人工智能技術(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，研究圓盤造球機(jī)不同工藝參數(shù)對生球質(zhì)量的影響，研究回轉(zhuǎn)窯、鏈篦機(jī)的干燥、預(yù)熱、焙燒等過程溫度和風(fēng)量控制對成品球還原粉化指數(shù)和冷壓強(qiáng)度、化學(xué)成分的影響。

通過人工智能與虛擬仿真技術(shù)在冶金工程專業(yè)綜合實(shí)驗(yàn)的深度融合，極大激發(fā)了冶金工程專業(yè)學(xué)生對專業(yè)綜合實(shí)驗(yàn)的學(xué)習(xí)興趣，提高了他們的動手操作能力和創(chuàng)新能力。

4 結(jié)論

在新工科背景下，依托現(xiàn)有國家虛擬仿真示范中心和鋼鐵制造虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)中心，彌補(bǔ)現(xiàn)有虛擬仿真技術(shù)存在的不足，將人工智能和虛擬仿真技術(shù)深度融合應(yīng)用于冶金工程實(shí)踐教學(xué)，融“教、學(xué)、做”為一體，有利于冶金工程專業(yè)學(xué)生全面提升工程實(shí)踐能力，增加了冶金工程學(xué)生的動手操作的機(jī)會，提高了他們解決冶金過程中復(fù)雜工程問題的能力。