冷连轧机组负荷分配智能优化新方法

提出基于免疫遗传算法与BP网络混合模型的冷连轧机组负荷分配的智能优化新方法,该方法具有学习功能强、计算精度高、使用方便等特点,且适合在线计算.实验证明了该方法的有效性.     

双机架可逆冷连轧机组厚度分配新途径

在比较若干种轧制堆积设计方法后,认为改进的综合等负荷函数法适合实验轧机的规程设定。参数的改进很好的解决了程序的收敛性。文章比较各种传统模型并找出了最优模型。同时,在规程分配的不同阶段下使用不同的轧制力模型取得了较好效果。     

遗传算法对热轧带钢精轧机组负荷分配BP网络参数的优化

为了克服了ＢＰ网络的局部收敛问题，提出了应用智能型优化方法－遗传算法对其网络参数进行优化的思想，在建立遗传－ＢＰ算法混合系统模型的基础上，以热轧带钢精轧机组负荷分配问题及实例进行了解析，计算结果表明了该算法的有效性。     

冷连轧负荷分配优化方法

 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。     

免疫遗传算法对精轧机组负荷分配的优化

提出基于IGA模型的热连轧精轧机组负荷分配的智能优化新方法,该方法具有计算精度高、速度快等特点,且适合在线计算.实验数据对比分析结果表明了该方法的有效性,为热连轧精轧机组轧制规程的智能优化设计提供了一条新途径.     

基于蚁群算法的冷连轧轧制负荷分配优化

根据唐山某钢厂1 370 mm冷连轧机设备参数,选取等相对负荷目标函数,在一定的约束条件下,优化压下率分配比,并通过蚁群算法的迭代运算,求出负荷最佳分配。仿真结果表明,蚁群算法可以防止目标函数值落入局部极小,优化速度快、收敛性好,可作为冷连轧轧制负荷分配优化方法用于实际生产。     

带钢精轧机组负荷分配探讨

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。     

1780mm冷连轧机组薄带钢起车厚头轧制的研究

介绍了1780 mm冷连轧机组厚度0.5 mm以下薄带钢停车后再起车的控制方法。对薄带钢停车后再起车失败原因进行了分析,提出采用厚头起车的方法,解决了薄带钢起车勒辊、断带等问题,使厚度0.5 mm以下薄料停车再起车成功率达到100%。同时提高了机组产能和作业率。     

MATLAB在冷连轧机负荷分配优化模型中的应用

在考虑轧机设备能力限制、提高产量和产品质量、减少能耗的基础上,建立了按功率最大化轧制策略的冷连轧机轧制负荷分配优化数学模型,并开发了MATLAB程序.通过仿真实例证明,该算法计算速度快、精度高,克服了传统的负荷分配模型中求解非线性方程组时对初值要求苛刻、计算速度慢的缺点,适用于冷连轧机初始压下分配和轧制规程的离线模拟计...     

热轧粗轧机组负荷分配的优化算法

根据粗轧机组自身的轧制特点，采用内外两层循环迭代的算法来分配粗轧机组的轧制规程。灵活地运用综合等储备负荷分配法，通过调整综合等储备负荷系数解决了粗轧负荷分配中存在的问题。通过实例证明该算法适合于粗轧机组。     

基于全局并行遗传算法的冷连轧机轧制策略优化研究

并行遗传算法把遗传算法隐含的并行性与计算机的高速并行性结合起来，极大地提高了搜索效率。介绍了全局并行遗传算法在冷连轧机轧制策略优化中的应用。结果表明，该方法能大大改善轧制策略的优化性能指标。     

遗传算法在铝板带冷轧机轧制规程优化中的应用研究

本文以铝板带冷轧机轧制规程为研究对象,应用遗传算法对轧制规程进行优化设计。首先,介绍了遗传算法的基本原理和基本步骤;其次,建立系统模型及介绍遗传算法实现的具体步骤。结果比较表明,该方法优化效果好,适合在实际中应用。     

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。     

基于蚁群算法的神经网络冷连轧机轧制力预报

 为提高冷连轧机轧制力的预报精度和预报速度,用蚁群算法和神经网络相结合的方法进行轧制力预报模型设计。根据轧制原理建立了BP神经网络冷连轧机轧制力预报模型,以网络权值和阈值为自变量,网络预报误差为目标函数,通过蚁群多代运算,找出预报误差全局最小值,再将相应的权值和阈值输入网络进行训练。应用某厂1450 mm冷连轧机的实测数据进行离线计算的结果表明,该方法能够防止BP网络陷入局部极小点,且收敛速度快,可作为轧制力预报的新方法在实际应用中加以推广。     

Multi-Objective Optimization for Tandem Cold Rolling Schedule

 Based on rolling feature of continuous tandem cold rolling mill, such as multi-variable, strong coupling, non-linear, analyze and set the equal relative load, preventing slippage and profile well as the multi-objective optimization goal, BP neural network with self-learning function is adopted to replace traditional rolling force models and then Levenberg-Marquardt algorithm is adopted to predict the rolling force. Then use multi-objective fuzzy theory to solve the problem of multi-objective optimization of tandem cold rolling schedule. With the example of 1370mm tandem cold rolling, the rolling schedule of the common rolling, the single-object optimization design and the multi-objective fuzzy optimization design are compared with each other, optimization result shows the proposed optimization method decreases the value of three objective functions simultaneous. The performance of the optimal rolling schedule is satisfying and it is promising.     

轧制润滑对1420冷连轧机机组自激振动的影响

针对1420冷连轧机组第5架轧机轧制过程中发生的自激振动问题,从理论上分析了轧制润滑与轧机自激振动之间的关系.通过优化轧制润滑工艺参数,抑制了该机组第5架轧机的自激振动,使轧机稳定轧制的临界轧制速度从原来的650 m/min提高到900 m/min以上,解决了困扰该机组生产的一大难题.     

基于多目标优化的冷连轧轧制规程计算方法

以冷连轧现场实际生产情况为出发点,综合考虑板形最优、能耗最小、各种负荷均衡、生产率最高等条件,建立了轧制规程多目标函数模型。在现场设备及工艺条件约束下,结合Nelder-Mead单纯形法对多目标函数进行寻优计算。现场实际应用表明,该轧制规程计算方法计算的轧制规程符合生产要求、速度较快、模型计算结果精度较高,具有广泛的应用前景。     

Generalized Shape and Gauge Decoupling Load Distribution Optimization Based on IGA for Tandem Cold Mill

 Load distribution is the foundation of shape control and gauge control, in which it is necessary to take into account the shape control ability of TCM (tandem cold mill) for strip shape and gauge quality. First, the objective function of generalized shape and gauge decoupling load distribution optimization was established, which considered the rolling force characteristics of the first and last stands in TCM, the relative power, and the TCM shape control ability. Then, IGA (immune genetic algorithm) was used to accomplish this multi objective load distribution optimization for TCM. After simulation and comparison with the practical load distribution strategy in one tandem cold mill, generalized shape and gauge decoupling load distribution optimization on the basis of IGA approved good ability of optimizing shape control and gauge control simultaneously.