在保證產(chǎn)品質(zhì)量的前提下,如何通過優(yōu)化多種原料的合理搭配降低燒結(jié)礦成本一直是鋼鐵企業(yè)研究的重要課題。當(dāng)前國內(nèi)的大部分鋼鐵企業(yè)主要是通過在生產(chǎn)第一線的工長多年工作所積累下的經(jīng)驗(yàn)設(shè)定燒結(jié)配礦方案。由于人工經(jīng)驗(yàn)的主觀差異性,所以在配礦方案的調(diào)整中很難做到成本和燒結(jié)礦質(zhì)量的時(shí)時(shí)最優(yōu)。而且實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)當(dāng)中,每日配礦方案中的原料成分變化十分頻繁,增大了配礦的復(fù)雜性。燒結(jié)配礦本質(zhì)上是一個(gè)非線性條件約束的目標(biāo)優(yōu)化問題,依靠當(dāng)前的最優(yōu)化理論進(jìn)行數(shù)學(xué)模型的建立,基于計(jì)算機(jī)的快速處理能力,能夠快速、準(zhǔn)確、高效地得到最優(yōu)生產(chǎn)方案,并用于生產(chǎn)設(shè)備的控制,獲取最大的生產(chǎn)效益。本文的主要研究工作如下:（1）設(shè)計(jì)了以成本最優(yōu)為目標(biāo)的燒結(jié)配礦模型。在遺傳算法當(dāng)中添加了災(zāi)變操作,利用了災(zāi)變作用提高種群在遺傳操作過程中全局搜索性能。利用自適應(yīng)遺傳算法中交叉概率和變異概率隨進(jìn)化代數(shù)自適應(yīng)調(diào)整的原理,將交叉操作和變異操作隨災(zāi)變周期進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整,在災(zāi)變完成之后,提高個(gè)體的變異能力,增強(qiáng)了算法的局部尋優(yōu)能力。通過與某鋼廠近百批次生產(chǎn)的實(shí)際數(shù)據(jù)比對(duì),在滿足企業(yè)對(duì)燒結(jié)礦理化指標(biāo)要求的條件下可實(shí)現(xiàn)燒結(jié)礦成本降低3-10元/噸。（2）設(shè)計(jì)... 

【文章頁數(shù)】：53 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
英文摘要
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容
2 燒結(jié)配礦基礎(chǔ)研究
    2.1 燒結(jié)配礦基礎(chǔ)理論
    2.2 燒結(jié)配礦優(yōu)化計(jì)算系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)方案
3 基于經(jīng)驗(yàn)約束的災(zāi)變自適應(yīng)遺傳算法實(shí)現(xiàn)燒結(jié)配礦優(yōu)化
    3.1 問題分析
    3.2 模型建立
        3.2.1 目標(biāo)函數(shù)及約束條件處理
        3.2.2 算法設(shè)計(jì)
    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    3.4 本章小結(jié)
4 聚類自適應(yīng)調(diào)整NSGA-Ⅱ算法實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)燒結(jié)配礦優(yōu)化
    4.1 問題分析
    4.2 模型建立
        4.2.1 約束條件
        4.2.2 算法設(shè)計(jì)
    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
5 燒結(jié)配礦優(yōu)化計(jì)算系統(tǒng)軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)軟件的開發(fā)
    5.2 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)
    5.3 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
后記
攻讀學(xué)位期間取得的科研成果清單


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]遺傳算法的研究與改進(jìn)[J]. 劉耀軒,林煦涵,孫海洋.  電子世界. 2017(08)
[2]基于NSGA-Ⅱ算法的高爐生產(chǎn)配料多目標(biāo)優(yōu)化模型建立[J]. 華長春,王雅潔,李軍朋,唐英干,盧志剛,關(guān)新平.  化工學(xué)報(bào). 2016(03)
[3]基于聚類遺傳算法的管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計(jì)[J]. 孫濤,徐明海.  油氣田地面工程. 2015(10)
[4]一種均勻聚集距離的改進(jìn)NSGA-Ⅱ算法[J]. 王明昭,王宇平,王曉麗,衛(wèi)珍.  西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(03)
[5]基于探索與利用平衡理論的災(zāi)變粒子群算法[J]. 李坤,黎明,陳昊.  模式識(shí)別與人工智能. 2015(07)
[6]一種基于向量空間模型的NSGA-II改進(jìn)算法[J]. 黃超,胡德敏,余星.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2015(02)
[7]基于災(zāi)變遺傳算法的二叉判定圖最小化算法[J]. 王鎮(zhèn)道,陳義.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2015(03)
[8]燒結(jié)配礦的研究現(xiàn)狀及展望[J]. 李立芬,張淑會(huì),呂慶,張娜輝.  鋼鐵研究學(xué)報(bào). 2013(09)
[9]基于遺傳算法的燒結(jié)配料優(yōu)化方法[J]. 侯武民,張韜.  數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用. 2013(01)
[10]多資源約束下改進(jìn)NSGA-Ⅱ算法的手術(shù)調(diào)度[J]. 鄧富民,梁學(xué)棟,劉愛軍,包北方.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2012(06)

博士論文
[1]遺傳算法性能及其在聚類分析中應(yīng)用的研究[D]. 李海民.西安電子科技大學(xué) 1999



本文編號(hào)：3693699