隨著現(xiàn)代工業(yè)的迅速發(fā)展,人們對于板材產(chǎn)品質(zhì)量和產(chǎn)量的要求越來越高,依靠傳統(tǒng)的經(jīng)驗方法進(jìn)行軋制顯然不能滿足實際生產(chǎn)的需求。對軋制規(guī)程的優(yōu)化直接關(guān)系到板材產(chǎn)品的質(zhì)量和生產(chǎn)能耗,制定合理的軋制規(guī)程能夠充分發(fā)揮軋機的生產(chǎn)能力,降低總能耗,提高產(chǎn)品的質(zhì)量,具有較好的現(xiàn)實意義。冷連軋軋制規(guī)程優(yōu)化問題實際上可以簡化為一種有約束的多目標(biāo)優(yōu)化問題,對此本文的主要工作內(nèi)容如下:針對傳統(tǒng)的多目標(biāo)優(yōu)化算法在處理有約束多目標(biāo)優(yōu)化問題時,存在無法判斷搜索方向和有效利用個體信息的問題,提出了基于約束允許放松支配選擇策略的有約束多目標(biāo)優(yōu)化算法（CARDOA）。為了解決搜索方向問題,采用約束允許放松支配選擇策略,使得算法在向可行Pareto前沿進(jìn)化的同時,可以保留更多的優(yōu)秀不可行解,從而提高種群的多樣性;為解決個體信息利用問題,采用雙種群的約束處理技術(shù),利用優(yōu)秀的不可行解與可行解,共同產(chǎn)生新個體,加快算法收斂速度。將CARDOA算法與其他算法在經(jīng)典測試函數(shù)上進(jìn)行對比仿真實驗,實驗結(jié)果表明CARDOA算法在整體性能上優(yōu)于對比算法,所求得的Pareto解集具有更好的收斂性和分布性。以五機架冷連軋軋機為研究對象,通過分析冷連... 

【文章來源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 有約束多目標(biāo)優(yōu)化算法與軋制規(guī)程的研究進(jìn)展
        1.2.1 軋制規(guī)程優(yōu)化的研究進(jìn)展
        1.2.2 有約束多目標(biāo)優(yōu)化算法的研究進(jìn)展
    1.3 主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
第2章 基于約束允許放松支配選擇策略的有約束多目標(biāo)優(yōu)化算法
    2.1 引言
    2.2 約束多目標(biāo)優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)描述及相關(guān)定義
    2.3 基于約束允許放松支配選擇策略的有約束多目標(biāo)優(yōu)化算法
        2.3.1 選擇策略
        2.3.2 選擇策略的仿真研究
        2.3.3 外部種群更新策略
        2.3.4 變異策略
        2.3.5 交叉策略
    2.4 算法流程
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于CARD選擇策略的有約束多目標(biāo)優(yōu)化算法仿真研究
    3.1 引言
    3.2 測試函數(shù)與評價指標(biāo)
        3.2.1 測試函數(shù)的選擇
        3.2.2 評價指標(biāo)的選擇
    3.3 仿真研究
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于有約束多目標(biāo)優(yōu)化算法的冷軋軋制規(guī)程優(yōu)化
    4.1 引言
    4.2 冷連軋軋制規(guī)程的數(shù)學(xué)模型
    4.3 軋制規(guī)程計算流程
    4.4 冷連軋軋制規(guī)程的目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建及約束條件的確定
        4.4.1 目標(biāo)函數(shù)的構(gòu)建
        4.4.2 約束條件的確定
    4.5 有約束多目標(biāo)優(yōu)化算法的冷連軋軋制規(guī)程優(yōu)化
        4.5.1 軋制規(guī)程的約束多目標(biāo)優(yōu)化模型
        4.5.2 基于CARDOA算法的冷連軋軋制規(guī)程優(yōu)化應(yīng)用
        4.5.3 仿真研究
    4.6 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]改進(jìn)布谷鳥搜索算法在軋制規(guī)程優(yōu)化中的應(yīng)用[J]. 陶雯,劉洋,李榮雨.  自動化儀表. 2017(06)
[3]約束優(yōu)化進(jìn)化算法綜述[J]. 李智勇,黃滔,陳少淼,李仁發(fā).  軟件學(xué)報. 2017(06)
[4]近年我國軋制技術(shù)的發(fā)展、現(xiàn)狀和前景[J]. 王國棟.  軋鋼. 2017(01)
[5]基于有約束多目標(biāo)進(jìn)化算法的冷軋負(fù)荷分配分析[J]. 孫浩,肖宏,胡慶軍.  中國機械工程. 2017(01)
[6]基于協(xié)同粒子群算法的鋁熱軋軋制規(guī)程優(yōu)化[J]. 王景勝,胡慶軍,曹學(xué)旺,高文增,展鵬.  電氣傳動. 2016(08)
[7]基于雙種群的約束多目標(biāo)優(yōu)化算法[J]. 畢曉君,張磊,肖婧.  計算機研究與發(fā)展. 2015(12)
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[9]基于量子位實數(shù)編碼的優(yōu)化算法及軋制規(guī)程多目標(biāo)優(yōu)化[J]. 張宇獻(xiàn),李松,李勇,王建輝.  儀器儀表學(xué)報. 2014(11)
[10]改進(jìn)粒子群算法對1420mm五機架冷連軋機軋制規(guī)程的優(yōu)化[J]. 熊文濤,禹寶軍,孫林.  鋼鐵研究學(xué)報. 2014(11)

博士論文
[1]約束優(yōu)化算法的關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用[D]. 張磊.哈爾濱工程大學(xué) 2016



本文編號：3426568