RH精炼温度与合金模型的开发与应用

根据RH精炼处理对过程控制的要求，建立了RH温度与合金最小成本模型。该模型具有以下功能：（1）实时计算钢水温度的不断变化，并预报未来时刻钢水的温度；（2）计算达到目标成分需要投入的合金组合、合金数量。该模型在宝钢2号RH得到成功应用。     

谈炼钢过程控制模型国产化的迫切性

一、概述在信息化带动工业技术进步受到高度重视的今天，人们在努力利用计算机技术改造传统产业。从整个工业信息化的角度看，过程控制模型是工业信息化最直接、最有效的应用领域，也是最基础的技术。没有这样的基础，建立在其上面的计算机信息系统就缺乏有效的支撑，工业信息化也难免流于形式，难以收到理想的效果。此外，过程控制模型的实现只取决于多种工业技术本身发展水平，实现起来可控性比较好，而不象ERP、供应链等信息系统那样还要受管理思想、社会环境的约束。因此，过程控制模型也是最容易收到实际效益的信息化投资。计算机控…     

加速冷却过程的模型预测控制

在中厚板加速冷却过程中, 无法检测钢板温度的动态变化, 这使得加速冷却过程的精确控制变得困难. 本文提出了一种新的控制方法, 把冷却的控制目标转化为冷却装置沿长度方向上的温度分布曲线, 采用热物理模型估计钢板在冷却装置各位置处的温度分布. 应用模型预测控制, 根据温度估计值实时优化控制变量, 使过程温度分布与目标温度分布曲线一致. 仿真结果表明, 本方法能够较好的克服冷却过程中钢板开冷温度不均匀、钢板打滑等不确定性, 提高了控制精度, 并保证钢板长度方向温度的均匀性.     

出钢记号集约模型在宝钢宽厚板中的应用

出钢记号集约模型是厚板生产管理系统材料设计系统中的一个优化模型,宝钢自主研发的出钢记号集约模型,采用优化组合算法挑选出适合生产的最佳出钢记号,这样既能有效地减少出钢记号数,降低无合同坯的产生量,又能提高CAST的组炉数,减少连铸的断浇次数,充分发挥产能.本文介绍宽厚板出钢记号集约模型的研究及开发实现技术,并介绍在宝钢的应用实绩.     

Pareto最大最小蚂蚁算法及其在热轧批量计划优化中的应用

针对双目标旅行商问题提出了基于Pareto概念的最大最小蚂蚁算法(P--MMAS). 通过重新设计状态转移策略、信息素更新策略及局部搜索策略, 同时引入基于自适应网格的多样性保持策略与信息素平滑机制, 使算法能够快速搜索到在目标空间上均匀分布的近似Pareto前端. 通过在6个标准测试函数上的实验及在热轧批量计划优化中的应用, 表明P--MMAS具有良好的优化性能及实用性.     

高速线材力能参数预报系统开发

在深入研究各种数学模型的基础上，建立了适合线材轧制的模型，利用VC++和VB联合开发了高速线材力能预报系统。为了提高软件的预报精度，建立了适合高速线材轧制的短时和长时自适应优化模型。在孔型设计时，利用该软件可以提高各机架轧制力、轧制力矩以及轧制功率的预报精度，为校核孔型设计和选择电机提供了指导和参考。通过仿真和软件在现场试用表明，优化后的模型比原模型具有更高的精度，并且在变钢种变规格轧制时误差波动较小。     

板带轧机负荷分配方法的综述

负荷分配是轧制规程设定计算的核心,合理的负荷分配能够充分发挥轧机生产能力,稳定生产过程,提高产品质量。参考国内外的理论研究及工程实践,将负荷分配方法按照其发展进程进行分类和综述,分为能耗曲线方法、基于轧制理论分配方法、传统优化分配方法和智能优化分配方法。其中在传统优化分配方法中按优化目标不同进行分类,包括能耗最小目标、等负荷轧制目标、相对等负荷轧制目标、综合等负荷函数目标、板型良好目标、最小轧制道次目标和综合多目标;在智能优化分配方法中按照优化方法进行分类,包括遗传算法、神经网络、模糊理论等智能算法。最后指出多目标优化和智能优化是今后负荷分配的发展方向。     

高速线材力能参数预报系统开发

在深入研究各种数学模型的基础上,建立了适合线材轧制的模型,利用VC++和VB联合开发了高速线材力能预报系统。为了提高软件的预报精度,建立了适合高速线材轧制的短时和长时自适应优化模型。在孔型设计时,利用该软件可以提高各机架轧制力、轧制力矩以及轧制功率的预报精度,为校核孔型设计和选择电机提供了指导和参考。通过仿真和软件在现场试用表明,优化后的模型比原模型具有更高的精度,并且在变钢种变规格轧制时误差波动较小。