本文關(guān)鍵詞： 高濃磨漿 多目標(biāo)優(yōu)化 ACO　出處：《包裝工程》2017年21期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：目的在確保磨漿質(zhì)量的前提下,提高磨漿產(chǎn)量、降低磨漿能耗,進(jìn)而提高瓦楞紙的產(chǎn)量,降低生產(chǎn)能耗。方法在分析并建立高濃磨漿過程數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,針對該數(shù)學(xué)模型多目標(biāo)、非線性的特點,提出一種采用編程簡單、魯棒性強(qiáng)的ACO(蟻群算法)對該多目標(biāo)優(yōu)化問題進(jìn)行求解的新方法。結(jié)果 Matlab仿真結(jié)果表明,ACO在求解高濃磨漿過程多目標(biāo)優(yōu)化問題時,能夠快速地找到符合生產(chǎn)工藝要求的最優(yōu)解。結(jié)論基于ACO的多目標(biāo)優(yōu)化不僅提高了瓦楞紙制漿產(chǎn)量,而且降低了生產(chǎn)能耗。同罰函數(shù)相比,更好地實現(xiàn)了優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)、低能耗的生產(chǎn)目標(biāo)。
[Abstract]:Objective to improve the pulp production, reduce the energy consumption, increase the output of corrugated paper and reduce the energy consumption on the premise of ensuring the quality of pulp. Methods based on the analysis and establishment of mathematical model of high consistency pulp process, In view of the multi-objective and nonlinear characteristics of the mathematical model, a simple programming method is proposed. The robust ACO (Ant Colony algorithm) is a new method to solve the multi-objective optimization problem. Results the Matlab simulation results show that ACO can solve the multi-objective optimization problem in the process of high consistency pulp grinding. Conclusion the multi-objective optimization based on ACO can not only increase the production of corrugated paper, but also reduce the energy consumption. Compared with the penalty function, it can achieve better quality and high yield, compared with the penalty function, the multi-objective optimization based on ACO can not only increase the output of corrugated paper, but also reduce the production energy consumption. Low energy consumption production target.
【作者單位】： 陜西科技大學(xué);
【基金】：陜西省重點科技創(chuàng)新團(tuán)隊計劃(2014KCT-15)
【分類號】：TP18;TS74

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本文編號：1536802