烧结配料优化利用研究

针对烧结矿配料计算，建立了线性规划型的烧结矿原料优化利用数学模型、编制了微机汉化软件，在石家庄钢铁厂烧结分厂相应岗位上的实现了计算机辅助操作，现场使用表明，应用烧结配料优化利用技术后每吨烧结矿平均节约配料成本０．９７元，成分合格率提高２．６％，碱度稳定率提高３．１６％。     

烧结配料调整策略探讨

对马钢三烧结厂有代表性的质量情况的分析中，通过计算并模拟实际配料调整的结果，得出了现有生产情况下，烧结矿碱度出格时，以１００％幅度进行配料调整的成功率最高，达６８％。为统一配料操作思想提供了理论依据。     

烧结配料智能优化方法探讨

针对烧结配料的优化问题,由物理模型得出数学模型,探讨了数学模型的求解方法.根据线性规划法、蒙特卡洛法和遗传算法各自的特点,通过改变约束条件后对比、分析求解结果,分别从最优解精度、约束条件、应用范围以及求解效率四个方面进行对比.重点分析了遗传算法的惩罚函数,提出了按照优先级处理约束条件的新方法,指出了遗传算法在配料优化中的潜在应用价值.     

烧结现场适用配料计算

重点介绍了一种新的配料计算方法，在实际生产过程中比较适用。     

三种优化烧结配料方法的比较

本文通过运用线性规划法、蒙特卡洛法和遗传算法对相同的烧结配料问题进行优化,并对得到的结果进行了分析。从最终结果、求解效率、易用性等方面比较了3种方法的优劣,最后得出结论：遗传算法更适应今后烧结配料优化的计算要求。     

优化烧结配料分析

根据系统论的方法,应用线性规划优化配料数学模型,对烧结所用铁矿粉进行优化配料,在提高配合矿含铁品位的前提下,将配合矿的有害元素S,P及Al2O3,SiO2,MgO,CaO的含量控制在允许范围内,解决了配矿中搭配不合理的问题,而且还降低了生铁成本,从而给企业带来了较好的经济效益。     

烧结配料优化分析

将不同的烧结矿成本按某一折算为可比成本，建立了线性规划模型。用该模型以可比成本最低为目标对烧结配料进行了优化，求出了在现有资源条件下的最优酯比以及资源的改善方向。     

邯钢烧结配料优化的探讨

根据烧结，炼铁工艺理论和物料平衡计算原理及经验数据，运用计算机技术编制了烧结，炼铁配料综合计算表，用该表可快速计算出原料变化时烧结和炼铁技术经济指标的相应变化，通过对4种原料变化进行实例计算，提出了优化邯钢烧结配比，降低生换成本的途径。     

烧结矿配料优化计算机系统的开发

介绍了运用可视化编程语言Visual Basic和高级数学运算工具Matlab 6．5，并以Access数据库为连接桥梁的烧结矿优化配料系统的计算机系统的开发。该软件系统可有效地解决烧结矿配料问题。     

基于铁矿粉高温特性的烧结优化配料模型

针对目前烧结优化配料模型大多只对化学成分和碱度等进行约束,缺少对铁矿粉在烧结过程中高温特性约束的现状,本文提出了一种新的基于铁矿粉高温特性的方法,进行烧结优化配料模型研究.鉴于铁矿粉高温特征指标之间信息重叠,对其进行主成分分析,得到新的高温特征指标F1和F2进行建模.基于新方法得到的烧结优化配料模型,通过实际生产应用,...     

基于遗传算法的武钢电网无功优化分析与计算

应用基于遗传算法的无功电压优化模型,结合武钢电网实际开发无功电压优化和有功潮流调控的分析软件,并在该软件的基础上,实现了武钢电网无功的优化计算,形成一套行之有效的无功调控方案应用于生产实际,有效地减少了系统的网络损耗,产生较好的社会和经济效益。     

蚁群算法在烧结混匀矿配料中的应用

针对杭钢炼铁厂烧结工艺的要求,把采购进厂的数十种含铁原料,按照生产工艺的要求,并根据料场的现存数量、各种原料的理化性能和烧结性能以及混匀矿的目标成分进行综合选择,采用蚁群算法给出配料计划并生成预想成分,再根据混匀矿预想成分进行混匀堆积。现场应用表明,这种方法切实可行,是解决烧结混匀矿配料复杂性问题的有效途径。     

烧结矿原料结构的优化与研究

在对铁矿石同化性、液相流动性、铁酸钙生成特性及钻结相强度等烧结基础特性进行研究的基础上，采用正交试验法，确定了低成本、高强度、高还原性、高品位和低燃耗的合理烧结原料结构。     

模糊PID控制技术在烧结配料控制系统中的应用

文章首先分析了炼铁厂烧结圆盘配料的生产工艺及配料控制系统的特点。结合生产实际,以圆盘给料流量控制为研究对象,提出了模糊PID控制策略,在Matlab上进行了仿真,仿真结果表明：模糊PID控制要明显优于常规PID控制。     

基于遗传算法的PP及冷连轧轧制规程多目标优化

 针对多目标优化算法中综合目标函数权值难以确定的问题,通过对偏好的数学量化,采用数值分析的方法,构造了6种不同的偏好函数,建立了物理规划（physical programming）数学模型,然后以遗传算法为寻优工具,实现一种更加灵活更加适合于工程技术人员的交互式多目标优化算法。结合某冷轧厂实际的轧制规程优化过程,选取等功率裕量、轧制总能耗及各机架打滑因子为目标函数,运用基于遗传算法的PP进行优化计算。结果表明,优化后的轧制规程很好地实现了各机架等功率负荷分配,降低了打滑出现的概率,大大提高了板材表面质量和成品成材率。     

基于神经网络与遗传算法的多目标充填料浆配比优化

随着充填法在地下矿山开采中的应用越来越广,在满足充填体强度要求的情况下,寻找生产成本最低的充填料浆配比对于矿山生产经营十分重要。基于人工神经网络和遗传算法提出了一种新的充填料浆配比优化方法。首先,以水泥质量分数、粉煤灰质量分数和尾砂质量分数3个充填料浆配比参数为优化参数,以充填体强度为优化目标,建立了3-9-1的BP神经网络,并基于遗传算法对BP神经网络进行优化,建立起预测精度更高的GA_BP神经网络。然后,将预测精度更高的GA_BP神经网络作为适应度函数,结合成本计算函数,通过遗传算法进行多目标优化以获取最优的充填料浆配比参数。结果表明：当充填体抗压强度为1.5 MPa时的成本最低,充填料浆配比组合为水泥质量分数为8%,粉煤灰质量分数为2.3%,尾砂质量分数为66.3%,最低成本为29.3元/t,优化结果与实际情况一致。     

Multi-Objective Optimization and Analysis Model of Sintering Process Based on BP Neural Network

A multi-objective optimization and analysis model of the sintering process based on BP neural network is presented. Genetic algorithms are combined to simplify the BP neural network, which can reduce the learning time and increase the forecasting accuracy of the network model. This model has been experimented in the sintering process, and the production cost, the energy consumption, the quality （revolving intensity）, and the output are considered at the same time. Moreover, the relation between some factors and the multi-objectives has been analyzed, and the results are consistent with the process. Different objectives are emphasized at different practical periods, and this can provide a theoretical basis for the manager.     

一种改进的遗传算法用于PI控制器的参数寻优

以武钢1700mm精轧机主传动系统中控制对象特性参数的改变后系统动态响应品质变差为背景,利用遗传送代算法研究了双闭环控制系统中转速PI调节器参数的优化问题.数字仿真结果证明了该算法的有效性和合理性.     

轧机液压弯辊系统PID控制参数的遗传优化

液压弯辊装置调控板形的效果,取决于PID控制器三个参数的优劣,然而传统PID参数整定方法存在精度低、调试时间长的问题。以某钢铁公司1220冷轧机液压弯辊系统为仿真对象,利用变交叉概率和变异概率的自适应遗传算法优化PID控制器参数,从而提高液压弯辊PID控制器的控制性能和自适应能力。仿真结果表明采用此方法优化PID参数,系统的抗干扰能力较强,同时提高了系统的响应速度和控制精度。     

基于遗传算法的带时间窗物流配送研究

针对带时间窗的物流配送的特性,设计了基于遗传算法的配送模型,以实际的配送任务作为实例,验证了配送路径设计方案,证实了遗传算法模型和优化方案的可行性。