針對(duì)層流冷卻系統(tǒng)粗調(diào)區(qū)目標(biāo)卷取溫度和給定冷卻速率的二維多目標(biāo)優(yōu)化問題,提出基于基因庫和DAN重組技術(shù)優(yōu)化的多目標(biāo)遺傳算法來獲取粗調(diào)區(qū)集管的最佳開閉模式群。該算法利用Pareto前沿面的交集建立基因庫,從中挖掘出集管開閉的較優(yōu)模式,將其耦合至下一代種群,最大限度地消除了種群進(jìn)化的隨機(jī)性和漫游性。基因庫的優(yōu)勝劣汰機(jī)制,有利于保持種群個(gè)體在搜索空間的分布多樣性,使算法可以在更廣闊的空間搜索出更佳的集管開閉模式。基因庫的隨機(jī)抓取策略保證了Pareto前沿面在全局搜索空間的均勻分布性,增強(qiáng)了控制系統(tǒng)對(duì)多目標(biāo)的均衡控制能力。最后,基于DNA重組技術(shù)強(qiáng)力驅(qū)動(dòng)算法收斂于基于全局的最優(yōu)目標(biāo)解群,極大限度地提高了控制系統(tǒng)的控制精度。編寫了基于微軟基類庫的仿真程序,仿真結(jié)果驗(yàn)證了該多目標(biāo)優(yōu)化策略的先進(jìn)性。 

【文章來源】：現(xiàn)代電子技術(shù). 2020,43(11)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

圖1 層流冷卻工藝流程示意圖

基于二維目標(biāo)函數(shù)多目標(biāo)問題的Pareto前沿面

基于多目標(biāo)優(yōu)化策略的帶鋼層流冷卻溫度曲線

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]進(jìn)化高維多目標(biāo)優(yōu)化研究進(jìn)展[J]. 孫靖,鞏敦衛(wèi).  控制理論與應(yīng)用. 2018(07)
[2]一種動(dòng)態(tài)鄰域的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法[J]. 張文興,汪軍,劉文婧,王建國(guó).  機(jī)械設(shè)計(jì)與制造. 2018(06)
[3]自適應(yīng)的非支配排序遺傳算法[J]. 王嶸冰,徐紅艷,郭軍.  控制與決策. 2018(12)
[4]基于溫度觀測(cè)器的層流冷卻路徑控制[J]. 徐小青,郝曉東,傅松林,周石光,劉常升,張啟富.  鋼鐵研究學(xué)報(bào). 2017(01)
[5]基于差分進(jìn)化與NSGA-Ⅱ的多目標(biāo)優(yōu)化算法[J]. 陶文華,劉洪濤.  計(jì)算機(jī)工程. 2016(11)
[6]帶鋼層流冷卻系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化策略的研究[J]. 孫鐵軍,楊衛(wèi)東,程艷明,段鳳云,弭洪濤.  控制工程. 2016(01)
[7]采用TMCP技術(shù)的低碳低合金高強(qiáng)鋼生產(chǎn)的研究現(xiàn)狀及進(jìn)展[J]. 李大趙,索志光,崔天燮,孟傳峰.  鋼鐵研究學(xué)報(bào). 2016(01)
[8]用改進(jìn)遺傳算法優(yōu)化的帶鋼卷取溫度預(yù)報(bào)模型[J]. 孫鐵軍,楊衛(wèi)東,程艷明,段鳳云,弭洪濤.  控制理論與應(yīng)用. 2015(08)

博士論文
[1]帶鋼卷取溫度高精度預(yù)報(bào)及多目標(biāo)優(yōu)化控制策略研究[D]. 孫鐵軍.北京科技大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3391949