待发表文章摘要预报

冷连轧过程控制在线负荷分配及修正计算王军生 ,赵启林 ,矫志杰 ,刘相华提出应用Ｎｅｗｔｏｎ Ｒａｐｈｓｏｎ法直接对冷连轧过程控制负荷分配进行求解计算 ,从计算精度、计算时间、求解稳定性方面探讨了该算法的特点·给出了初始值计算方法 ,并对雅可比矩阵进行了简化计算·针对轧制过程中的打滑现象提出对负荷分配得到的压下率进行修正·该方法已被用于冷连轧机组在线控制 ,实践证明了该算法的准确性和可靠性·具有热致 /溶致液晶性能的系列主链液晶聚合物的合成与性能研究支俊格 ,张宝砚 ,张爱玲 ,史国华介晶单体 4 ,4′—二羟基 α ,α…     

ATM网络中一种链路速率分配算法

针对ATM网络中不同业务的需要,提出了一种采用FIFO机制的易于实现的单队列缓存分配方案,但该方案为了获得较高的链路利用率就需要较大的缓存空间·因此进一步提出了旨在减少信息对缓存的占用的多队列链路速率分配算法,并求解了链路速率的分配规则表达式·理论分析表明,该算法能够在一定程度上克服单队列缓存分配算法对缓存空间的耗费,并保证链路速率的合理分配·     

一种基于遗传算法的组播路由选择方法

提出了一种基于遗传算法的组播路由选择方法·该方法首先寻找所有满足时延限制条件的路径,组成备选路径集,然后以代价最小为优化准则,在备选路径集中采用遗传算法求解最优解·为保证算法的收敛速度快,遗传算法的交叉操作使用了相同链路保留的方法·最后,进行了仿真实验,并与其他算法做了比较·实验表明,该算法收敛速度快,可靠性高,能够满足多媒体网络对实时性的要求·尤其是在网络规模较大时,本算法可大大减小路由计算时间·     

一种求解非线性规划问题的混合粒子群优化算法

粒子群优化算法(PSO)与其他演化算法相似,也是基于群体的·每一个粒子被随机初始化以表示一个可能的解,并在解空间追随最优的粒子进行搜索·提出一种基于改进的混合粒子群优化算法求解非线性约束规划方法·在介绍PSO算法基本原理的基础上,设计了约束适应度优先排序处理约束条件的方法,并通过动态邻域算子和可变惯性权重进行联合演化以求得全局最优解·对非线性规划例子的实例计算表明,该算法稳定性好,简单容易实现而又功能强大,易于掌握,对于多维非线性、复杂问题的求解具有普遍适用性·     

基于改进遗传算法的新产品投入计划

提出一种新产品投入计划的定量分析方法·该方法将所有产品分为4种具有不同收益曲线与参数的产品类型·每种类型产品的曲线参数由其经济特性确定·在产品收益量化描述的基础上,给出了一种利用0-1半无限规划(0-1SIP)制订新产品投入计划的数学模型方法,并用改进的遗传算法求解·最后,给出了一个计算例子,计算结果证明了算法的有效性·该研究具有较强的适用性,在进行充分市场预测的前提下,对企业制定新产品投入计划,具有很好的辅助作用·     

一类转库问题流向优化问题的模型与解法

转库是大型企业物流管理工作中的重要环节·针对企业决策支持系统的子系统转库作业日计划问题进行了分析,为一类转库流向问题建立了优化模型具有特殊约束0-1整数线性规划问题(0-1ILP)·分析了具体问题的性质·为求解这类NP-难问题,给出了一种在实际中行之有效的求解问题的算法降维替换算法·以SAS语言为环境,用实际问题作为计算算例,对这种算法的优点进行了总结:该算法在实际应用中是切实可行的,在时间上是节约的,尤其适合于大规模的问题     

用遗传算法求解组合拍卖竞胜标

从电子商务中的组合拍卖机理出发,以第一价格密封拍卖方式为背景,通过分析组合拍卖标的集和竞胜标确定的复杂性,给出了组合拍卖竞胜标确定问题的一般模型,并指出了该问题为离散组合优化问题·然后通过引入智能算法的思想,在遗传算法中采用单亲遗传算子和嵌入优先适合启发式规则,设计了求解该模型的优先适合启发式单亲遗传算法·计算实例表明,利用该算法求解竞胜标确定问题的最优解,算法实现简单,计算效果良好,且不需要复杂的交叉和变异等操作·     

CVC热连轧机的板凸度计算模型

针对中国宝山钢铁集团公司CVC热连轧机组,提出一种新的板凸度分配设定方法·首先计算出热连轧机组总的轧件比例凸度变化值,然后按各机架压下率占整个机组总压下率的比例,将总比例凸度变化值分配给各机架,进而可计算出各机架轧后板凸度·通过适当分配各机架的板比例凸度和板凸度,可在不产生板形缺陷的条件下,充分发挥CVC轧机的能力,以期得到符合要求板凸度的成品·采用此方法进行板凸度分配设定,同时结合辊系弹性变形模型、工作辊热凸度计算模型、CVC工作辊横移设定模型、负荷分配模型等,开发了计算板凸度调整和CVC工作辊横移设定的软件·利用所开发的软件对现场生产条件进行计算,其结果优于现场设定结果     

基于遗传算法的火电厂机组间负荷分配的研究

讨论了在火电厂负荷分配中常用的三种方法:等微增率法、动态规划法和遗传算法.采用不同的方法对火电厂机组间的负荷分配进行计算,并对结果进行比较.使用遗传算法来计算火电厂机组间的负荷分配,计算结果简单准确.该算法具有广阔的应用前景.     

一种求解工程调度中时间/成本权衡问题的遗传算法

结合工程调度中时间/成本权衡问题的特点,设计了一种有效的求解工程底线问题的遗传算法,基于该遗传算法提出了有效工期/成本曲线的绘制策略·对遗传算法解的编码方式、遗传算子的定义及算法结构进行了描述·通过对大量测试问题的求解实验表明,遗传算法是求解该问题的一种有效算法     

基于数值积分与功率损耗测试的冷轧电机功率模型

为提高冷轧电机功率的计算精度,提出了一种新型的电机功率在线计算模型,模型中将电机功率分为轧制功率和机械功率损耗.其中,轧制功率采用基于简易有限元的数值积分方法计算获得,而电机机械功率损耗采用实验测试回归方法获得.基于本文设计的测试方案和模型结构,通过对某1 450 mm五机架冷连轧机组的现场测试,回归得到了功率损耗模型中的系数,并将其应用到了该机组中.现场实际应用表明该电机功率模型的计算偏差可控制在±5%以内,证明该模型具有较高的计算精度,符合现场控制要求,具有广泛的应用前景.     

冷轧宽带钢横向内应力分布的实测与计算

采用精确的小孔松弛法，实测了某１７００ｍｍ冷连轧机生产中取样带钢在离线状态下的横向内应力分布。根据所得结论建立一种修正的有限纤维条原理内应力计算模型，其计算结果和实测值较为吻合。     

2180 mm冷连轧机各机架对成品板形的影响

为了分析冷连轧机机架间的相互影响以及各机架对成品板形的影响,基于冷连轧凸度和平坦度模型,采用影响系数法建立了冷连轧机的板形调控功效模型.针对某2 180 mm冷连轧机组,结合其4个典型轧制规程,对不同机架板形调控功效进行了具体分析,可以看出,对于同一轧制规程,各机架对成品板形的影响差别很大,越靠近末机架,影响越大.在冷连轧机的5个机架中,除了末机架即第5机架外,对成品板形影响最大的为第4机架,最大影响接近10 IU（1 IU=10-5）,且不同机架各板形调控手段对成品板形的影响系数在机架间相差10-3数量级.最后,对板形数据进行了统计分析及相关轧制试验来分析结论的可靠性.      

基于支持向量机的轧制过程灵敏度分析

利用支持向量机(SVM)建立轧制力模型,并由该模型分别对各输入变量进行偏微分,以计算轧制过程出口厚度灵敏度系数,从而解决解析方法难以求解的轧制过程模型“代数环”问题．对轧机第一机架试验仿真,结果表明,基于SVM方法获得的灵敏度具有很高的精度,且由灵敏度确定的控制量可以获得很好的控制效果,同时也表明第一机架辊缝对出口厚度的影响比张力要大,以辊缝控制方式调节出口厚度比张力控制方式具有更高精度．     

基于分段线性化模型的冷连轧机PID解耦控制

针对冷连轧机采用基于工作点的线性化模型进行动态规格变换控制时系统误差和张力波动较大的问题,提出了一种基于递推分段线性化模型的PID解耦控制方案.通过对五机架冷连轧机进行动态规格变换仿真表明,该方案可保证系统的控制精度,满足动态规格变换的控制要求.     

冷连轧生产过程同步数据的建立与应用

针对冷连轧生产过程中现有的数据采集与分析系统的不足,结合某1450 mm五机架冷连轧机组仪表配置,提出了一种冷连轧机带钢段同步数据的建立方法.该方法主要包括快照数据建立和同步数据构建两个过程,可以将带钢轧制过程中实时采集的实测轧制参数映射到成品钢卷的长度上,通过同步数据可以查看每卷带钢在任意长度上的轧制数据.本文所提出的带钢段同步数据的建立方法已投入到某1450 mm冷连轧机组生产中,自投入运行后控制系统运行稳定,为快速诊断生产故障、分析成品钢卷质量提供了有力的手段.     

基于神经网络的冷连轧机轧制力预报模型

为了提高冷连轧机轧制力预报精度，提出一种解析数学模型结合神经网络校正模型的计算方法，建立冷连轧机轧制力预报模型。采用径向基函数的局部映射和全局线性映射相结合的神经网络校正模型求解带钢变形抗力和轧制变形区的摩擦因数；并采用轧制变形区离散化方法分析轧制变形区内张力、摩擦力及金属变形抗力等在带钢轧制方向上的分布规律，从而建立轧制力在线计算数学模型。现场实测数据离线仿真结果表明，采用此基于神经网络的冷连轧机轧制力预报模型预测轧制力，其预测误差小于8．9％，此模型能用于指导生产实践。     

冷连轧过程控制轧制力模型综合参数自适应

轧制力模型是冷连轧过程控制系统的基本模型,影响其预报精度的主要因素是材料的变形抗力和摩擦因数. 本文采用参数自适应方法来提高轧制力的预报精度. 在对轧制力模型进行自适应过程中,将材料的变形抗力作为轧制过程模型的整体属性,各机架根据累计变形程度确定各自的变形抗力. 在此基础上,将摩擦因数看成是各机架的单体属性,各机架取不同的模型参数. 实践证明,这种综合考虑变形抗力和摩擦因数的参数自适应方法可以对二个参数同时进行修正,能有效提高轧制力模型的预报精度.     

板形最优综合控制算法

对ＣＬＥＣＩＭ带钢冷连轧机板形自动控制（ＡｕｔｏｍａｔｉｃＦｌａｔｎｅｓｓＣｏｎｔｒｏｌ，简称ＡＦＣ）系统进行了深入的研究．给出板形目标曲线、评价板形的性能指标函数及综合ＡＦＣ系统的结构，推导出最优综合控制算法．该算法的优越性在于：充分利用输入信息，全面考虑多个执行机构对轧件各个区域的作用，避免了各控制之间的相互影响，并易于在线实现．该ＡＦＣ系统已在某四机架冷连轧机上实验运行，实验结果表明：投入该ＡＦＣ系统，板形精度比手动控制平均提高７５％     

基于目标函数的冷连轧轧制力模型参数自适应

为提高轧制力模型的预报精度,提出了一种基于目标函数的轧制力模型参数寻优方法该方法通过建立轧制力模型参数自适应目标函数,以变形抗力和摩擦系数模型中的自适应系数作为寻优参数,采用Nelder-Mead单纯形算法对目标函数进行求解,从而获得满足轧制力精度的模型自适应系数本文提出的轧制力模型参数自适应方法已应用于某1700mm五机架冷连轧机组.现场应用表明:采用轧制力模型参数自适应后,轧制力模型计算值与实测值的均方差由不采用自适应的129%降至32%,证明该参数自适应方法能显著提高轧制力模型预报精度,满足在线控制要求.