随着我国国民经济的迅速发展,对优质水泥的需求量越来越大。与发达国家的水泥工业相比我国的水泥工业在产业结构和技术水平方面都存在着较大的差距。我国要提升水泥工业的发展水平,一方面要进行产业结构调整,另一方面要进行预分解炉生产系统的优化设计。另外传统中分解炉的设计存在着很大的不足之处。在这样的背景下,本文提出了在计算机辅助试验平台上进行试验的基础上应用正交设计和人工神经网络及遗传算法进行分解炉的优化设计的新思路。论文首先介绍了分解炉计算机辅助试验平台的理论基础和平台的构成,接着以一个实际生产运行中的分解炉为研究对象进行了数值模拟,就其计算结果同实测值进行了比较,结果表明用分解炉计算机辅助试验平台模拟分解炉的性能是可行的。其次应用正交试验设计方法对分解炉的结构参数和工艺参数进行了方案设计,在计算机辅助试验平台上进行各个设计方案的数值模拟计算得到了相应的结果(分解率),对试验结果进行统计分析和方差分析,得到了初步优化结果和分解炉影响显著性因子。最后以分解炉正交试验方案设计和相应的计算结果为基础应用人工神经网络和遗传算法进行分解炉的优化设计,得到了分解炉全局最优解。优化后的分解炉和优化前的分解炉作比较可知,优化后的分解炉结构方案比优化前分解炉的结构方案具有较明显的性能改进,从而达到了分解炉优化设计的目的。这说明基于计算机辅助试验应用正交设计和人工神经网络及遗传算法进行分解炉的优化设计的新方法是可行的,相比传统中分解炉的设计来说节省了时间和费用,提高了设计效率和效果。