本文主要进行了两方面的研究工作。第一，运用回转窑分段热平衡和计算机编程模拟的方法对预分解窑煅烧过程中回转窑内部气体和固体物料温度沿回转窑轴线方向的分布进行了推导研究。第二，利用人工神经网络(ANN)和MATLAB工具建立起预测回转窑煅烧熟料中游离氧化钙含量的神经网络模型，对回转窑煅烧熟料的质量进行预测，并对预测中问题进行了探讨研究。 本文首次提出了回转窑内部分段热平衡的概念和计算方法。对于以往的以整个的预热器-分解炉-回转窑系统，及以整个的回转窑系统为热平衡体系的研究更加深入。 本文利用分段热平衡法，以热平衡理论为基础，以水泥熟料煅烧过程中发生物理化学变化的若干特征温度为条件，推导计算出回转窑内特殊的虚拟分界点的气体和固体物料的温度。从而对回转窑内部煅烧热工制度建立起更加接近实际的数学模型。 本文首次利用回归统计的方法，对现有的相关气体和固体的比热等物理化学性能参数进行回归分析，建立起比较准确的数学模型，并把这些数学模型应用于实际模拟计算过程中，提高了热平衡计算的精确度。 本文首次提出了回转窑内燃烧延迟系数的概念和具体数据，对回转窑内部燃料燃烧进程和放热效率进行了假设和分析，为进一步深入分析回转窑内燃烧和传热过程开辟了一条新思路。 首次利用人工神经网络和MATLAB计算工具对预分解窑煅烧熟料中的游离氧化钙含量进行预测计算，进而对熟料质量进行预测。结果表明，神经网络的预测效果比线性回归和简单的非线性回归有明显提高。 本文利用Visual Basic语言编写出预分解窑内气体和固体物料温度场分布的模拟程序。该程序能够利用数字和图形的方法描绘出回转窑内沿轴线方向气体和固体物料温度分布情况，当模拟温度超出正常温度范围时能够及时报警。该程序还能够应用于回转窑热工参数的反推研究或中控人员的培训过程中。 本文利用Visual Basic编程语言，成功地调用MATLAB预测工具进行混合编程，编写出利用人工神经网络预测回转窑煅烧熟料中游离氧化钙含量的应用程序，把神经网络预测功能在水泥生产过程中的应用推进到实用阶段