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为解决冷连轧轧制过程中的打滑问题,在引入打滑因子的基础上,建立了以预防打滑为目标的规程优化模型.针对标准遗传算法存在的早熟收敛、振荡和随机性太大等缺点,利用改进的自适应遗传算法进行优化.该算法提出了一种基于排序的多轮轮盘赌选择算子,提高了算子的选优能力,也减少了随机性所产生的误差,同时依据个体适应度的值确定染色体的交叉概率和变异概率,使前期变异明显,后期趋于稳定,保证了种群开发和搜索的平衡及全局收敛性.现场试验及生产实践情况证明,该优化规程模型能够有效地降低打滑发生的概率,提高产品的质量,获得更好的经济效益. 相似文献
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冷轧平整机工作辊表面粗糙度衰减模型 总被引:1,自引:0,他引:1
冷轧平整机的工作辊直接和带钢接触,其表面粗糙度衰减情况对带钢成品的板形和表面质量有重大影响。因此,分析轧辊磨损机制,对轧辊表面粗糙度的衰减进行精确预测十分必要。首先采用灰色关联度分析对影响平整机工作辊表面粗糙度磨损的因素进行分析,确定了工作辊表面粗糙度评估指标体系。进而应用优化在线稀疏最小二乘支持向量回归模型对冷轧平整机的上工作辊表面粗糙度进行在线预测。通过预测误差准则实现系统的前向递推,采用FLOO(fast leave one out)的修剪算法实现其后向删减,并且采用最速下降法实现了2个超参数的在线优化。经过仿真研究表明,系统预测的绝对误差平均值为0.014 9,与其他方法相比具有明显的优越性,并且系统具有在线自适应的能力,能够随着时间而进化。 相似文献
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合理的轧制规程能够提高轧机的产量和产品的质量,带来显著的经济效益。采用多目标粒子群算法,选择等相对负荷和预防打滑为目标进行冷连轧规程优化。针对算法存在的收敛性和分布性难以均衡的问题,引入一种基于平行坐标系的密度和收敛潜能计算方法;同时,为克服算法易于陷入局部最优的缺陷,提出一种带个体扰动的全局最优领导粒子选择策略。仿真结果表明,该方法能快速跳出局部极值,获得具有更好收敛性和分布性的近似Pareto前沿。最后应用该方法对某五机架冷连轧机进行了轧制规程优化。
相似文献
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为提高铝热连轧轧制力预报精度, 满足现场生产需求, 采用改进遗传算法优化神经网络建立铝热连轧轧制力的智能模型。以河南某1+4铝热连轧厂连轧实测数据作为实验样本, 在遗传算法的初始化和变异机制中引入混沌序列, 同时选择最优保存机制、动态调整交叉率和变异率等方法, 提出了改进的遗传算法, 并将其与改进的BP算法相结合, 对多层前馈神经网络权值阈值进行优化, 避免学习中陷入局部最小, 使模型最终具有了良好的收敛性和适应性。网络预测结果与实测数据的相对误差基本在10%以内, 该预测精度明显优于传统数学模型, 实现了铝热连轧轧制力的高精度预测。 相似文献
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