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基于改进遗传算法的热连轧精轧机组负荷分配优化研究

作　者: 赵适宜
导　师: 王建辉
学　校: 东北大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 热连轧负荷分配优化遗传算法小生境
分类号: TG333
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
下　载: 251次
引　用: 4次
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内容摘要

热连轧机组中的精轧机的轧制规程设定计算是带钢连续轧制操作中最基本的工作,而连轧机组轧制规程设定计算的中心问题是合理分配各机架的压下量,确定各机架实际轧出厚度,亦即确定各机架的压下负荷分配。合理的负荷分配能够使现代化热连轧机的控制更容易实现,从而达到更好的控制效果。因此研究热连轧精轧机组负荷分配具有十分重要的现实意义。板形和板厚是轧钢控制中的两个重要的指标,也是当前板带轧制技术研究的前沿课题。而合理的负荷分配能够使板形、板厚的控制更易于实现。本文以热连轧精轧机组为研究对象,以提高板形板厚设定精度为目标,以传统的数学模型为基础,用改进的遗传算法对热连轧负荷分配、设定计算进行了优化研究。本文的主要内容如下: 详细的介绍了热连轧带钢负荷分配的发展状况和热连轧设定计算的主要数学模型。对标准遗传算法(SGA)进行了分析、研究,并在SGA的基础上进行了改进,形成了自适应小生境遗传算法(ANGA)。算法从提高全局搜索性能和加快收敛速度出发,提出了新的交叉算子,加入了自适应算子、小生境运算、非成熟收敛预测和处理。仿真结果表明,ANGA的全局搜索性能和收敛速度远远优于SGA。基于传统负荷分配方法的实用性、合理性,以经验负荷分配为基础,利用改进的遗传算法(ANGA)对负荷分配进行优化。并进行了仿真实验,将由ANGA优化的负荷分配结果与经验负荷分配结果进行了比较。仿真结果表明,经由ANGA优化的负荷分配结果,各机架的出口厚度值、压下率、轧制力分配更加合理,即保证了前几个机架充分的发挥设备能力给予足够大的压下量,又满足了后几个机架由于板形、厚度精度和性能指标而逐架递减轧制力的要求;其结果要好于经验负荷分配结果。

全文目录

独创性声明  4-5
摘要  5-6
Abstract  6-8
目录  8-10
第一章绪论  10-20
  1.1 负荷分配及研究现状  10-15
    1.1.1 经验分配法  11
    1.1.2 Newton-Raphson法  11-12
    1.1.3 最优化方法  12-15
  1.2 优化方法的研究现状  15-18
    1.2.1 传统优化方法  16-17
    1.2.2 智能优化方法  17-18
  1.3 本文的研究目的及意义  18-19
  1.4 本文的主要工作  19-20
第二章热连轧精轧机组设定计算及主要数学模型  20-31
  2.1 经验负荷分配模型  20-22
  2.2 轧制力、轧制力矩模型  22-25
    2.2.1 考虑轧扁后的接触弧长l′_c计算模型  23
    2.2.2 外摩擦影响系数Q_p计算模型  23-24
    2.2.3 平均变形抗力计算模型  24-25
  2.3 温度模型  25-26
  2.4 速度模型  26-27
    2.4.1 末机架轧制速度  26-27
    2.4.2 各机架的轧制速度  27
  2.5 板形模型  27-30
  2.6 本章小结  30-31
第三章遗传算法的基本理论及改进  31-53
  3.1 遗传算法基本理论  31-35
    3.1.1 遗传算法简介  31-32
    3.1.2 遗传算法的基本原理和方法  32-33
    3.1.3 遗传算法实现的步骤  33-35
  3.2 遗传算法的设计及改进  35-41
    3.2.1 遗传算法的缺陷  35-36
    3.2.2 遗传算子改进  36-40
    3.2.3 其它算子设计  40-41
  3.3 自适应小生境遗传算法(ANGA)  41-45
    3.3.1 小生境与遗传算法  41
    3.3.2 遗传算法中的小生境实现方法  41-42
    3.3.3 自适应小生境遗传算法(ANGA)的实现步骤  42-44
    3.3.4 自适应小生境遗传算法收敛性简要分析  44-45
  3.4 算法仿真实验  45-52
  3.5 本章小结  52-53
第四章基于ANGA的热连轧精轧机组负荷分配优化  53-65
  4.1 目标函数和约束条件  53-56
    4.1.1 目标函数  53-55
    4.1.2 约束条件  55-56
  4.2 基于ANGA的负荷分配优化步骤  56-57
  4.3 仿真实验  57-64
  4.4 本章小结  64-65
第五章结束语  65-67
参考文献  67-70
致谢  70

基于改进遗传算法的热连轧精轧机组负荷分配优化研究

内容摘要

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