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冷连轧负荷分配最优化对于提高冷轧带钢的产量和质量具有至关重要的作用。在研究蚁群算法优缺点的基础上,首次提出了将遗传算法和蚁群算法相融合的GA ACA优化算法应用于冷连轧负荷分配的优化。该算法采用遗传算法生成初始负荷分配,利用蚁群算法求取最优化分配结果,优势互补,具有计算精度高、速度快等优点,适合于负荷分配的在线应用。试验对比数据证明了该方法的有效性,为冷连轧负荷分配的优化提供了一种新的方法。 相似文献
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在热连轧的非稳态轧制过程中,负荷分配不均会导致板形控制精度的下降.针对负荷分配不合理的情况,以传统机理模型为基础,建立了板形和轧制均衡的目标函数,开发了改进快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的负荷分配智能优化方法,利用该优化算法对热连轧精轧机组进行了负荷分配优化.通过工业试验将经验法、GA与NSGA-Ⅱ优化得出的负荷分配数据进行对比,发现采用新方法的优化结果明显比经验法更合理,GA和NSGA-Ⅱ的优化结果将机架F5和F6相对凸度误差从4.63%分别降低至1.06%和0.79%,且NSGA-Ⅱ在末机架的相对凸度差为-0.000 009 88,小于GA的-0.000 050 47.应用结果表明,该负荷分配优化算法明显优于GA,对非稳态轧制过程中的负荷分配优化及板形控制具有理论指导意义和实际应用价值. 相似文献
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采用热连轧生产过程实测数据,建立一种新型结构的精轧带钢变形抗力模型。首先,提出热轧带钢变形抗力广义相加模型的建立方法,包括清洗数据、建立子模型、验证子模型、修正子模型等建模步骤,给出了求解广义相加模型的局部积分算法。接着,针对某热连轧生产线进行变形抗力建模实验,基于收集到的大量热连轧带钢生产历史数据,根据轧制机理和先验知识对各模型自变量进行函数变换预处理,再采用参数估计方法并指定变形抗力模型的基本形式,通过局部积分算法迭代计算确定各自变量的单变量光滑函数。预测实践表明,新模型计算精度高于该热连轧机组在线模型,具有计算精度高、适应性强等优点。 相似文献
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针对宝钢 2 0 3 0冷连轧机组 ,利用影响函数法 ,建立该机组前四机架弯辊力自动设定模型并投入工业运行 ,使用效果良好。现场实验数据验证了该模型的合理性和有效性。 相似文献
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提出一种带钢热连轧精轧机组负荷分配的优化计算策略,采用多目标优化算法离线计算确定精轧各机架的轧制力分配系数,采用"压下模式+轧制力模式"相结合的方式实现负荷分配在线计算。为了确定各精轧机架的轧制力分配系数,建立兼顾轧制功率最小、负荷均衡与板形良好的负荷分配多目标优化模型;为了实现负荷分配在线计算,根据压下模式负荷分配计算确定厚度分配的初始值,根据CLAD算法进行轧制力模式负荷分配迭代计算,最后采用压下模式分配计算确定的压下率分布范围对轧制力模式分配结果进行限幅处理。新方法已成功应用于梅钢1 780mm热连轧生产线,在线应用表明该方法可以有效减少操作工干预,提高带钢精轧过程的轧制稳定性。 相似文献
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综述了热连轧带钢生产中负荷分配方法的发展,阐明了各种分配方法的优缺点,为热连轧精轧机组合分配各机架的压下量提供了参考,并叙述了热连轧负荷分配的发展方向。 相似文献
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分析了中冶恒通冷轧技术有限公司冷连轧机组双轴传动中影响轧辊负荷平衡的因素,通过对速度曲线和电流曲线的分析,验证了该机组轧辊负荷平衡控制的实际轧制效果。 相似文献
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基于模糊聚类分析的冷连轧负荷分配修正 总被引:1,自引:0,他引:1
由于冷连轧负荷分配优化的数学模型精度不高,使得将负荷分配优化的结果直接用于生产过程中往往达不到最优,甚至会影响生产.为此提出使用基于模糊等价关系的模糊聚类分析法,利用现场实际使用的负荷分配对优化结果进行修正,使修正结果既能达到最优化,又能满足生产.以等功率负荷分配和等相对功率负荷分配为例,进行了修正前后的对比,获得了很好的效果.实践证明这种方法是有效的,为提高负荷分配的精度提供了一种修正措施. 相似文献
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《冶金设备》2016,(6)
板带轧制规程制订一直是生产工艺技术的核心问题,是以提高压力计算模型的精度来使负荷分配优化。为了提高压力模型计算精度,需建立精确的钢种化学成份、轧制温度、变形程度和速度的钢种变形抗力预报模型。由这些基础性工作达到迭代计算出各机架的压下量。总之,全部数学模型工作都在于达到最佳压下量分配。由于φ函数的发现,倒置了以上顺序,先确定了压下量分配,在实际生产过程中由各机架压力乘法自适应系数来提高压力预报精度。最终提高辊缝设定精度。本文分析了从国外引进的通过迭代计算后的实际压下量分配结果,存在不合理问题,所以用φ函数先确定负荷分配,之后再计算轧制压力,达到准确设定各机架辊缝值。这样做不但得到了无迭代计算的负荷分配,而且为板形向量闭环控制创造了条件。实现板形向量闭环控制是要应用dφ/dh和解析板形理论。 相似文献