基于蚁群算法的连铸二冷优化

连铸二次冷却水量是影响铸坯质量的关键因素之一.为使二冷区内各冷却段间的铸坯表面温度冷却速率和温度回升速率更加趋于合理,减少诱发铸坯产生内部裂纹和表面裂纹的应力因素,根据冶金准则对目标表面温度、矫直点温度、表面最大冷却速率和表面温度回升速率、液芯长度、铸坯的鼓肚等的要求及设备约束条件建立连铸二冷优化模型,并利用蚁群算法对连铸二次冷却水量进行优化,达到提高连铸坯产品质量的目的.     

板坯连铸二次冷却智能控制模型

以缩小连铸二冷区板坯表面实际温度和目标温度的差异为目标,建立了板坯连铸二次冷却智能控制模型. 该模型采用支持向量机(SVM)实现板坯表面目标温度的动态设定,采用对角递归神经网络(DRNN)实现板坯表面温度的预测,采用T-S模糊递归神经网络实现二次冷却水动态调整与分配. 通过对某钢厂板坯连铸过程进行仿真计算和现场试验,结果表明:该模型将二次冷却水水量控制问题与板坯在冷却过程中的温度状态相结合,实现了连铸二次冷却动态优化控制,有利于提高板坯的质量.     

板坯连铸二冷配水及通用软件的开发

论述了板坯连铸二次冷却技术研究的进展,针对板坯连铸工艺及钢水凝固过程,建立了板坯凝固传热通用数学仿真模型。按照连铸工艺要求及铸坯质量准则,应用VB6.0开发了板坯连铸二次冷却计算机通用仿真软件。通过软件的模拟仿真计算,对连铸工艺参数进行优化设计。软件界面直观友好,准确度高。     

板坯连铸二冷配水及通用软件的开发

论述了板坯连铸二次冷却技术研究的进展,针对板坯连铸工艺及钢水凝固过程,建立了板坯凝固传热通用数学仿真模型。按照连铸工艺要求及铸坯质量准则,应用VB6.0开发了板坯连铸二次冷却计算机通用仿真软件。通过软件的模拟仿真计算,对连铸工艺参数进行优化设计。软件界面直观友好,准确度高。     

基于混沌蚁群算法的连铸二冷参数多准则优化

针对连铸二冷配水参数设置这一多准则优化问题,提出了基于混沌蚁群算法和二维凝固传热数学模型的二冷参数优化方法.采用控制容积法建立的凝固传热模型主要用于连铸过程仿真,研究铸流表面温度分布和参数搜索空间特性.混沌蚁群算法用于解决二冷参数优化问题,具有蚂蚁觅食过程的混沌和自组织特性,克服了一般蚁群算法收敛速度比较慢、容易出现停滞以及全局搜索能力较低的缺点,对解决多准则优化具有较好的收敛性和鲁棒性.应用此方法进行实际铸机二冷参数优化,结果表明可以明显改进铸坯内部质量.     

多需求点间车辆调度模型及优化算法混合求解研究

为解决多需求点间同时集送货问题,建立考虑需求拆分和转运的车辆路径模型.在模型中,加入车辆装载量动态变化约束、节点可多次访问约束和需求可拆分转运约束,提高问题的普遍性.在模型的优化算法中,算术、蚁群优化算法混合求解.通过算术蚁群算法嵌套优化模式,外层算术优化算法得到配送车辆的任务量,内层蚁群算法优化路径,并将结果反馈给外层算法继续更新求解,直至达到终止条件.同时,添加概率系数、增加算子位置更新公式和更新动态禁忌矩阵对混合算术蚁群算法改进,增加解的多样性,提高算法的求解效率.最后通过实例验证并与混合鲸鱼算法等比较,改进的算法解决本文问题效果更好.     

基于蚁群神经网络的两级信息融合算法

为了保证地下车库空气质量的同时尽量降低系统能耗,针对地库环境监测系统,提出了一种基于蚁群神经网络的两级数据融合算法TLIFA-ACOBP,该算法将分簇结构与神经网络模型有效结合,设计了一个基于分簇的无线传感器网络两级数据融合模型.首先运用蚁群优化(ACO)算法对BP神经网络的权值进行优化,并将优化后的蚁群神经网络用于无线传感器网络的信息融合.通过对簇成员节点采集到的原始数据进行两级融合处理,只将代表原始数据的少量特征值发送给汇聚节点,大幅度减少节点数据通信量,提高了数据传输效率,同时降低了系统能耗.     

基于遗传算法的板坯连铸二冷配水优化方法

为提高板坯高效连铸二冷水的动态控制水平,在满足生产实时性要求的传热模型基础上,引入遗传算法对二冷区各段水量进行编码,并根据板坯连铸配水所遵循的冶金准则确定多目标优化的适应度函数,该遗传算法与冶金准则、传热模型集成的优化配水方法避免了经验方法的适应性不足,改进了传统优化方法在解决多目标优化非线性求解时搜索效率低下的问题.从攀钢炼钢厂板坯连铸过程的仿真计算和现场测试结果可以看出,优化后的配水方案较优化前相比,水量可节约2%,同时配水沿着拉坯方向水量逐渐递减,符合铸坯质量控制的要求.     

二次冷却水工业控制的应用与分析

通过工业控制模型调配板坯连铸的二次冷却水,直接影响板坯表面质量和液心凝结速度。通过工业控制模型控制仪表操作二次冷却水,调整铸坯冷却喷淋速率,进而控制板坯质量。     

基于蚁群优化算法的步进式加热炉调度

针对钢铁企业生产中的步进式加热炉调度问题,同时考虑到加热炉的生产能耗与热轧机的生产效率,以板坯的实际加热时间、热轧机等待加热板坯的时间以及加热炉内冷热板坯混装次数最小化为目标,建立了冷热板坯混装模式下的步进式加热炉调度问题的数学模型.并针对模型的特点,设计了求解模型的蚁群优化算法.算法中嵌入基于邻域搜索的局部搜索过程,...     

液固相线温差补偿的连铸二冷控制模型

针对连铸生产过程中某些钢种钢水成分波动较大,导致采用传统参数配水模型控制时铸坯表面温度波动较大,尤其是矫直点处铸坯温度很难控制在一个合理稳定范围内的问题,笔者在参数配水控制模型的基础上,考虑了钢水成分变化对液、固相线温度及凝固区间的影响,提出了一种基于液-固相线温差补偿的连铸二冷控制模型。计算了参数配水控制模型和新提出的二冷控制模型在钢水成分发生波动情况下铸坯的温度场,并对两种模型的计算结果进行了分析讨论,结果表明:笔者提出的连铸二冷控制模型,在钢水成分发生波动的情况下能更好地控制矫直点处铸坯的表面温度,进而保证铸坯质量。     

Temperature distribution and dynamic control of secondary cooling in slab continuous casting

To predict and optimize the temperature distribution of slab continuous casting in steady operational state, a three-dimensional model (named "offline model") based on the heat transfer and solidification theories was developed. Both heat transfer and flux distribution characteristics of the nozzle sprays on the slab were considered, and the complicated boundary conditions, such as spray cooling, natural convection, thermal radiation as well as contact cooling of individual rolls were involved in the model. By using the calibrated caster dependent model factors, the calculated temperature and shell thickness accorded well with the measured. Furthermore, a dynamic secondary water cooling control system was also developed on the basis of a two-dimensional transient heat transfer model (named "online model") and incremental PID control algorithm to reduce slab surface temperature fluctuation in unsteady state. Compared with the traditional spray table control method, the present online model and dynamic PID control demonstrate a higher capability and flexibility to adjust cooling water flowrate and reduce slab surface temperature fluctuation when the casting speed is changed.     

连铸二冷控制的虚拟拉速控制

介绍了连铸二冷静态控制和动态控制方法,动态控制能够很好适应拉速变化的连铸过程。在对不同二冷控制进行分析的基础上,提出一种新的动态控制方法——虚拟拉速控制。"虚拟拉速"是一个基于将铸坯分割成众多单元并加以位置和生成时间追踪的过程参数,实际拉速恒定时,"虚拟拉速"与之相等;拉坯工艺发生变化时,"虚拟拉速"逼近实际拉速但具有一定延迟。模拟计算结果表明,用"虚拟拉速"代替实际拉速,静态二冷水表对铸坯温度的控制效果明显改善;该控制方法不依赖任何高温监测仪器,不需进行传热计算,适用于拉速变化时的动态过程控制。     

基于粒子群算法的连铸二次冷却区冷却水量的确定

针对连铸过程中影响铸坯内部质量的二冷区冷却水量的确定,提出一种基于粒子群优化水量的新方法.首先应用凝固原理和控制容积方法建立凝固过程数学模型,运用射钉硫印坯壳测厚法对模型进行验证.将冷却过程中的矫直温度,以及在各冷却段的温升温降控制限等作为优化目标,运用粒子群优化人工智能方法优化连铸过程二冷区冷却水量,获得拉速-水量的优化关系曲线.现场实际运用于Q235钢,结果显示,中心裂纹由1.5级降为0.5级,缩孔缺陷降低了7.2%,裂纹缺陷降低了3.6%,获得良好的效果.     

基于神经网络的板坯连铸二冷水动态控制模型

以缩小板坯表面实际温度和目标温度的差异为目标,基于神经网络技术,建立以BP神经网络进行连铸二冷段的温度预测和运用模糊神经网络对二冷段的水量进行实时控制的动态控制模型,模型能及时根据拉速、温度的变化做出水量的动态调整和分配.针对某钢厂2#板坯连铸过程进行了仿真计算和现场应用测试,结果表明:该模型将二冷水量控制问题与铸坯在冷却过程中的温度状态相结合,能很好的响应现场的变化,及时给出二冷段水量的动态调节量.     

板坯连铸二次冷却控制模型

以某钢厂连铸生产中的二冷水控制模型为研究重点.在分析工况和合理假设的基础上,按照传热学理论导出板坯传热微分方程,用数值计算方法求解微分方程,经回归处理后,得出不同工况下的配水控制模型.仿真实验与生产试验证明了模型是有效的,试验验证的16Mn钢控制模型参数可用于指导生产.     

基于改进多目标遗传算法的连铸二冷过程优化

采用一种改进的多目标遗传算法对二冷工艺进行优化.改进的多目标遗传算法应用概率法选取选择算子，根据适应度值来动态计算交叉和变异概率，能够得到更好的全局最优解，提高算法精度和整体性能.在基于凝固传热模型的二冷优化过程中，采用变间距差分法离散求解传热方程，对比粒子群算法、多目标遗传算法，改进的多目标遗传算法搜索效率高，得到的价值函数最小.在实际生产中，采用优化后的二冷工艺，使得总用水量减少约10%，提高了铸坯质量，达到了节能降耗的要求.     

连铸坯凝固传热过程的数学模型分析

连铸坯凝固传热数学模型对定量分析连铸过程中的热量传递、改善连铸坯质量及实现过程级的动态控制有重要意义．分析了连铸坯在结晶器和二次冷却区凝固传热的特点;重点讨论了建立连铸坯凝固传热数学模型的主要方法,给出了当前代表性的定解条件及参数确定方法;对凝固传热模型的主要数值计算方法,如有限差分法、有限元法以及边界元,进行了对比分析;指出进一步开发实用化凝固传热模型,研究连铸坯凝固传热动态控制模型将在高效连铸生产中发挥更大作用．