基于改进自适应遗传算法的轧制规程优化设计

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在板带钢的轧制过程中,轧制规程的设定计算是冷连轧生产工艺的核心内容。合理的轧制规程可以降低生产能耗,提高产品质量,使自动化控制更容易实现,从而得到更好的控制效果。随着轧制技术的不断发展,依靠经验法制定轧制规程已无法满足生产的需要,因而,研究轧制规程的优化设计具有重要的现实意义。本文以五机架冷连轧轧制规程的优化设计为研究对象,根据轧制带钢的工艺模型和实际生产要求,结合冷连轧轧制过程中的各个轧制参数模型,利用改进的自适应遗传算法建立轧制规程优化设计模型。首先,在分析五机架冷连轧生产工艺和计算机控制系统组成的基础上,对连轧机轧制过程中的各种轧制参数模型进行认真分析,提出了适用于冷连轧轧制规程设定的各参数模型,并给出了轧制参数的计算流程。其次,分析了遗传算法的基本原理,并且针对标准遗传算法存在的问题,选用改进的选择、交叉和变异算子,形成改进的自适应遗传算法,并将这一算法应用到轧制规程优化设计中,以人们经常忽略的打滑问题为目标建立优化模型,仿真结果说明该算法能够得到较好的控制效果。最后,考虑冷连轧实际生产过程的复杂性,通过对多目标优化理论的研究,根据实际工艺和生产条件确定优化的变量和目标函数,建立多目标优化模型。优化模型选取改进的自适应遗传算法作为基本的寻优方法,通过线性加权法将多目标问题转化为单目标问题求解,并通过大量的仿真实验确定多目标优化权系数的取值,仿真结果证明了轧制规程多目标优化设计的实现。
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