隨著鋼鐵產(chǎn)品在國(guó)民生產(chǎn)生活的各個(gè)方面的廣泛應(yīng)用,對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的需求日益提高,因此對(duì)軋制精度的要求越來(lái)越高。在軋制生產(chǎn)中,負(fù)荷分配作為軋制過(guò)程自動(dòng)化系統(tǒng)的主要環(huán)節(jié),負(fù)責(zé)制定最優(yōu)軋制生產(chǎn)方案。以冷連軋加減速的動(dòng)態(tài)過(guò)程為研究對(duì)象,通過(guò)動(dòng)態(tài)多目標(biāo)進(jìn)化算法優(yōu)化這一過(guò)程以減小能耗和提高產(chǎn)品質(zhì)量。軋制過(guò)程是一個(gè)多變量、時(shí)變性、強(qiáng)耦合的非線性系統(tǒng)。本文根據(jù)軋制模型制定符合生產(chǎn)要求的目標(biāo)函數(shù)和約束條件,采用改進(jìn)的多目標(biāo)進(jìn)化算法,分別對(duì)高速段和低速段分析不同目標(biāo)之間的關(guān)系。結(jié)果表明,不同速度下的最優(yōu)Pareto前沿存在著很大誤差,進(jìn)一步說(shuō)明軋制變速過(guò)程的非線性特點(diǎn),也為決策者提供直觀軋制規(guī)律并對(duì)其進(jìn)行科學(xué)指導(dǎo)。變速階段軋制負(fù)荷分配問(wèn)題可抽象為以速度為環(huán)境變化因子的動(dòng)態(tài)多目標(biāo)問(wèn)題。當(dāng)環(huán)境變化時(shí),為快速準(zhǔn)確的追蹤到新的Pareto前沿,提出基于分段預(yù)測(cè)策略的動(dòng)態(tài)多目標(biāo)進(jìn)化算法。將每個(gè)Pareto解集分為中心點(diǎn)和輪廓兩部分,而中心點(diǎn)的預(yù)測(cè)精度直接影響種群的預(yù)測(cè)精度,運(yùn)用分段預(yù)測(cè)策略提高中心點(diǎn)的預(yù)測(cè)精度。仿真結(jié)果表明,對(duì)于復(fù)雜Pareto前沿變化和環(huán)境變化強(qiáng)度較大的情況,本文算法具有更快的收斂速度和更高的收斂精度。... 

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 冷連軋負(fù)荷分配研究現(xiàn)狀
    1.3 動(dòng)態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的發(fā)展現(xiàn)狀
    1.4 本文的主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
第2章 軋制變速階段動(dòng)態(tài)負(fù)荷分配問(wèn)題的分析
    2.1 軋制過(guò)程主要相關(guān)模型
    2.2 目標(biāo)函數(shù)的建立
        2.2.1 負(fù)荷分配流程
        2.2.2 目標(biāo)函數(shù)建立
        2.2.3 約束條件制定
    2.3 穩(wěn)速軋制負(fù)荷分配分析
    2.4 動(dòng)態(tài)負(fù)荷問(wèn)題的提出
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于分段預(yù)測(cè)策略的動(dòng)態(tài)多目標(biāo)進(jìn)化算法
    3.1 動(dòng)態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題數(shù)學(xué)模型
    3.2 基于分段預(yù)測(cè)策略的動(dòng)態(tài)多目標(biāo)進(jìn)化算法
        3.2.1 種群的分解
        3.2.2 中心點(diǎn)的預(yù)測(cè)
        3.2.3 輪廓的預(yù)測(cè)
        3.2.4 環(huán)境變化應(yīng)對(duì)策略的實(shí)現(xiàn)
    3.3 測(cè)試函數(shù)
    3.4 基于分段預(yù)測(cè)策略的動(dòng)態(tài)多目標(biāo)進(jìn)化算法仿真及分析
        3.4.1 中心點(diǎn)預(yù)測(cè)算法仿真及分析
        3.4.2 SPS算法仿真及分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 動(dòng)態(tài)多目標(biāo)進(jìn)化算法在軋制負(fù)荷分配中的應(yīng)用
    4.1 連軋軋制設(shè)備組成
    4.2 動(dòng)態(tài)多目標(biāo)算法在軋制負(fù)荷分配中的應(yīng)用
    4.3 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
[1]基于動(dòng)態(tài)多目標(biāo)進(jìn)化算法的冷連軋負(fù)荷分配研究[J]. 孫浩,崔慧慧,魏立新,呼子宇.  礦冶工程. 2017(06)
[2]一種求解多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的進(jìn)化算法混合框架[J]. 田紅軍,汪鐳,吳啟迪.  控制與決策. 2017(10)
[3]基于反向?qū)W習(xí)的差分進(jìn)化算法的冷軋負(fù)荷分配[J]. 趙志偉.  計(jì)量學(xué)報(bào). 2017(04)
[4]近年我國(guó)軋制技術(shù)的發(fā)展、現(xiàn)狀和前景[J]. 王國(guó)棟.  軋鋼. 2017(01)
[5]混合多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法在熱精軋負(fù)荷分配優(yōu)化中的應(yīng)用[J]. 黃佩秋,劉建昌,譚樹(shù)彬,王洪海.  控制理論與應(yīng)用. 2017(01)
[6]基于ε-約束法的多目標(biāo)雙邊裝配線再平衡問(wèn)題[J]. 張亞輝,胡小鋒,吳傳珣.  計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2016(11)
[7]基于環(huán)境Pareto支配選擇策略的有約束多目標(biāo)差分進(jìn)化算法[J]. 孫浩,楊景明,劉醒,唐永超,車(chē)海軍.  控制與決策. 2016(01)
[8]鋼鐵行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和發(fā)展方向[J]. 王國(guó)棟.  鋼鐵. 2015(09)
[9]基于預(yù)測(cè)策略的動(dòng)態(tài)多目標(biāo)免疫優(yōu)化算法[J]. 劉若辰,馬亞娟,張浪,尚榮華.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2015(08)
[10]基于改進(jìn)蜂群算法的冷連軋規(guī)程優(yōu)化設(shè)計(jì)[J]. 魏立新,呂白,李瑩,楊景明.  礦冶工程. 2014(05)

博士論文
[1]多目標(biāo)進(jìn)化算法及其在軋制規(guī)程優(yōu)化中的應(yīng)用研究[D]. 李勇.東北大學(xué) 2010

碩士論文
[1]基于差分進(jìn)化的智能優(yōu)化算法研究[D]. 童旅楊.桂林理工大學(xué) 2018
[2]改進(jìn)多目標(biāo)粒子群算法及其在冷軋規(guī)程中的應(yīng)用[D]. 穆曉偉.燕山大學(xué) 2017
[3]基于概率的區(qū)域預(yù)測(cè)動(dòng)態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化算法[D]. 顏艷艷.湖南大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3654375