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燒結(jié)配礦優(yōu)化模型及燒結(jié)礦質(zhì)量預(yù)測研究

發(fā)布時間:2021-03-30 01:25
  燒結(jié)是鋼鐵冶煉過程中的重要環(huán)節(jié),燒結(jié)礦質(zhì)量的好壞直接影響高爐煉鐵等后續(xù)生產(chǎn)。影響燒結(jié)礦質(zhì)量的因素主要有兩類,一是原材料配比,二是燒結(jié)工藝。由于燒結(jié)工藝是一個復(fù)雜的理化過程,且控制參數(shù)較多,很難做到精確建模和控制。目前燒結(jié)爐一般工藝參數(shù)固定,工人憑經(jīng)驗設(shè)定原材料配礦方案進(jìn)行生產(chǎn)。該方法燒結(jié)礦質(zhì)量嚴(yán)重依賴于工長經(jīng)驗,產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定、成本不容易控制。本文通過對合作企業(yè)河北普陽鋼廠多年積累的配礦方案及燒結(jié)礦理化分析結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,完成三方面工作:一是成本最優(yōu)燒結(jié)配礦算法設(shè)計,二是考慮環(huán)保和成本指標(biāo)的多目標(biāo)配礦優(yōu)化算法設(shè)計,三是建立以配礦方案為輸入,燒結(jié)礦理化指標(biāo)為輸出的燒結(jié)礦質(zhì)量預(yù)測模型,通過模型可以預(yù)測給定方案的燒結(jié)結(jié)果,以輔助企業(yè)優(yōu)化配礦方案,從而穩(wěn)定產(chǎn)品質(zhì)量、降低生產(chǎn)成本。前兩項工作主要解決在燒結(jié)礦質(zhì)量指標(biāo)、環(huán)保指標(biāo)約束下獲取最優(yōu)配礦方案問題,第三項工作解決對給定配礦方案預(yù)測燒結(jié)礦理化指標(biāo),在一定程度上替代燒結(jié)杯實驗。本文具體研究工作如下:(1)提出了一種基于粒子間隔D-PSO燒結(jié)配礦算法,建立了以成本最優(yōu)為目標(biāo)的配礦模型。在標(biāo)準(zhǔn)PSO算法的粒子速度更新基礎(chǔ)上,將粒子與當(dāng)前最優(yōu)解的距離... 

【文章來源】:河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】:60 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

燒結(jié)配礦優(yōu)化模型及燒結(jié)礦質(zhì)量預(yù)測研究


PSO算法迭代結(jié)果

粒子分布,粒子分布,迭代,粒子


河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)碩士學(xué)位論文16圖3-1PSO算法迭代結(jié)果3.3.2基于粒子間隔的PSO算法有研究表明,尋優(yōu)過程中,較優(yōu)的粒子有更大概率接近最優(yōu)值。也就是說,距離全局最優(yōu)值越近的粒子越有可能接近最優(yōu)值。從圖3-1中可以看出,PSO算法與D-PSO粒子在迭代初期分布均較為分散,距離當(dāng)前最優(yōu)解的粒子相對較少;隨著迭代次數(shù)的不斷增加,從圖3-2中可以看出,粒子的分布產(chǎn)生了變化,D-PSO算法中的粒子與當(dāng)前最優(yōu)解的距離近的粒子較迭代初期增多,從圖中也可看出D-PSO算法中的粒子在迭代中期較PSO算法能夠快速趨于收斂,初期距離最優(yōu)解較近的粒子在中期較其他粒子來說,能夠找到較優(yōu)的解。但從圖3-3中可以看出標(biāo)準(zhǔn)的PSO算法在后期粒子的變化逐漸減小,尋找更優(yōu)解的能力減弱;而D-PSO算法中的粒子在迭代后期仍保持了粒子的多樣性與粒子的尋優(yōu)能力。在算法初期,種群中的粒子與當(dāng)前全局最優(yōu)值距離較大,因此算法初期,較優(yōu)的粒子較少。隨著迭代次數(shù)的增加,與當(dāng)前全局最優(yōu)值距離孝較優(yōu)的粒子會逐漸增多。圖3-2迭代初期粒子分布圖

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燒結(jié)配礦優(yōu)化模型及燒結(jié)礦質(zhì)量預(yù)測研究17圖3-3迭代中期粒子分布圖圖3-4迭代后期粒子分布圖本文根據(jù)粒子的適應(yīng)度與粒子尋優(yōu)過程中的全局最優(yōu)值之間的距離,經(jīng)過計算速度與實驗結(jié)果的綜合考慮,隨著粒子分類的數(shù)量的增多,其計算時間會隨著分類數(shù)量的不斷增多,計算時間會逐漸增多,將粒子分為三類能夠較為快速更好地找到最優(yōu)解。對每一類粒子按照不同的學(xué)習(xí)方式更新,在增加了種群多樣性的同時,也提高了粒子尋優(yōu)的速度。(1)當(dāng)前值與全局最優(yōu)值距離小的粒子。與最優(yōu)解距離較小粒子,在其鄰域內(nèi)存在較優(yōu)值的概率大,因此,對其采用局部學(xué)習(xí)方式,增強(qiáng)局部的搜索能力。將當(dāng)前值與全局最優(yōu)值之間的距離設(shè)為d,將d(d1)作為粒子速度更新的參數(shù),如公式(3-9)所示,通過距離d減小此類粒子的更新速度,提高其在局部搜索的能力。)(221tijtijtijtijxgrcvwdv(3-9)(2)距離全局最優(yōu)值較遠(yuǎn)的粒子相對較差,距離d相對較大(d5),此時需提


本文編號:3108576

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