本文關鍵詞：菌群優(yōu)化算法在層流冷卻控制中的應用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：層流冷卻控制過程中,需要在幾秒鐘時間內(nèi),使整段帶鋼溫度迅速減少200~300℃,只憑借帶鋼向外熱輻射和熱傳遞過程散出大部分熱量是不可能實現(xiàn)的。因此,需要帶鋼輸出輥道上安裝高效率的冷卻設備,通過向輥道上待冷卻帶鋼表面密集噴水,使帶鋼表面溫度迅速冷卻。通過控制噴水集管閥門開閉來控制帶鋼噴水量,滿足不同需求的帶鋼對于卷取溫度的控制要求。由于帶鋼最終卷取溫度取決于層冷過程中噴灑水量的多少。無論噴水量過多或多少都會導致卷取溫度過高或者過低,這都會直接降低帶鋼的生產(chǎn)質(zhì)量。由于傳統(tǒng)帶鋼層流冷卻過程難以建立精準的數(shù)學模型,目前大多數(shù)鋼廠仍然采用查經(jīng)驗公式或實測數(shù)據(jù)表格的方法進行溫度控制,控制精度較低。為了提高層流冷卻過程中卷取溫度的控制精度,本文研究內(nèi)容包括:1.進行層流冷卻特性分析。在層流冷卻控制工藝中,需要盡可能保證最終的帶鋼卷取溫度接近目標溫度,該溫度本質(zhì)屬于目標優(yōu)化問題。尋找最優(yōu)噴水量是解決該控制過程的關鍵,近些年來,菌群優(yōu)化算法作為群智能算法的代表逐漸被廣泛應用,因其不受限于數(shù)學模型精度并且適應頻繁變化的工況,本文引進了菌群算法來尋找最優(yōu)的層流冷卻過程噴水量。2.提出基于小生境菌群改進算法。傳統(tǒng)菌群算法存在容易陷入局優(yōu)的問題,本文加入了小生境方法改進傳統(tǒng)菌群算法。小生境的概念是將與自身特性相同的個體通過某種方式將其聚類到一起,共進退,同生死。在菌群算法應用中是將傳統(tǒng)菌群算法中距離較為接近的細菌個體限制在一個特定的生存空間中,使用小生境方法改進后的菌群算法比傳統(tǒng)菌群優(yōu)化算法具有更快的收斂速度和跳出極值點的能力。實驗結果證明了小生境菌群算法增強了傳統(tǒng)菌群算法跳出局優(yōu)的能力。3.提出基于小生境菌群優(yōu)化算法的層流噴水量優(yōu)化設定方法。本文將改進后的菌群優(yōu)化算法應用于層流冷卻控制過程,提出基于小生境菌群優(yōu)化算法的層流冷卻噴水量的設定方法。分別經(jīng)過趨化、繁殖行為、遷徙步驟及小生境算法的懲罰淘汰機制,最終找到整個菌群最終尋優(yōu)位置,該位置對應整個層流冷卻過程的最優(yōu)噴水量。4.半物理實驗研究。借助東北大學國家重點實驗室平臺中的層流冷卻全流程實驗系統(tǒng),在國內(nèi)某大型鋼廠的實際運行數(shù)據(jù)基礎上,進行了基于小生境菌群優(yōu)化算法的層流冷卻噴水量設定方法的實驗研究。實驗結果表明,利用本文提出的方法,不論薄帶鋼還是中厚帶鋼,均可以尋到優(yōu)化的層流冷卻噴水量,最終使得冷卻結束后的帶鋼卷取溫度接近目標溫度,從而提高帶鋼質(zhì)量。
【關鍵詞】：菌群優(yōu)化算法 小生境 層流冷卻控制 冷卻噴水量 卷取溫度
【學位授予單位】：沈陽建筑大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TG334.9;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第一章 緒論11-17
• 1.1 研究背景和意義11-13
• 1.1.1 熱軋帶鋼層流冷卻過程的研究背景及意義11-12
• 1.1.2 菌群算法的研究背景及意義12-13
• 1.2 研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.1 層流冷卻過程優(yōu)化方法研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 基于生物行為的優(yōu)化算法及菌群優(yōu)化算法14-15
• 1.3 層流冷卻過程控制難點15-16
• 1.3.1 工況條件變化頻繁15-16
• 1.3.2 嚴重依賴帶鋼溫度模型精度16
• 1.4 本文工作16
• 1.5 本章小結16-17
• 第二章 層流冷卻過程特性分析17-21
• 2.1 設備與工藝描述17-18
• 2.2 過程特性分析18-19
• 2.3 本章小結19-21
• 第三章 基于小生境的菌群優(yōu)化算法21-37
• 3.1 傳統(tǒng)菌群優(yōu)化算法21-25
• 3.2 基于小生境的菌群改進優(yōu)化算法25-29
• 3.3 實驗研究29-35
• 3.3.1 傳統(tǒng)算法與改良算法尋優(yōu)過程對比29-33
• 3.3.2 傳統(tǒng)算法與改良算法尋優(yōu)能力對比33-35
• 3.4 本章小結35-37
• 第四章 小生境菌群優(yōu)化算法在層流冷卻系統(tǒng)中的應用37-47
• 4.1 基于小生境菌群優(yōu)化算法的層流噴水量優(yōu)化設定方法38-45
• 4.1.1 優(yōu)化控制目標38
• 4.1.2 優(yōu)化控制策略38-39
• 4.1.3 優(yōu)化設定算法39-45
• 4.2 本章小結45-47
• 第五章 實驗研究47-61
• 5.1 實驗平臺描述47-48
• 5.2 仿真實驗48-59
• 5.2.1 算法在薄鋼冷卻控制應用中的實驗49-53
• 5.2.2 算法在中厚鋼冷卻控制應用中的實驗53-59
• 5.3 本章小結59-61
• 第六章 結論61-63
• 參考文獻63-67
• 作者簡介67
• 作者在攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術論文67-69
• 致謝69-70

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