高爐生產(chǎn)配料過程多目標(biāo)優(yōu)化模型研究
本文關(guān)鍵詞:高爐生產(chǎn)配料過程多目標(biāo)優(yōu)化模型研究
更多相關(guān)文章: 高爐配料 成本 CO2排放量 約束多目標(biāo)分解進(jìn)化算法 Pareto前沿
【摘要】:高爐煉鐵作為鋼鐵工業(yè)的上游工序,是鋼鐵工業(yè)CO2排放和能源消耗的主要環(huán)節(jié),所以高爐煉鐵是鋼鐵工業(yè)實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排的主要潛力所在。本文針對(duì)高爐生產(chǎn)配料過程展開研究,建立了以噸鐵成本和噸鐵CO2排放量為目標(biāo)函數(shù)的高爐生產(chǎn)配料過程多目標(biāo)優(yōu)化模型,提出了基于新環(huán)境Pareto支配選擇策略的約束多目標(biāo)分解進(jìn)化算法,并用于高爐生產(chǎn)配料過程多目標(biāo)優(yōu)化模型的求解,得到最優(yōu)的爐料配比,進(jìn)而為高爐節(jié)能減排以及爐長(zhǎng)操作提供指導(dǎo)。本文的研究?jī)?nèi)容具有理論意義和應(yīng)用價(jià)值,主要內(nèi)容描述如下:首先,本文建立了高爐生產(chǎn)配料過程多目標(biāo)優(yōu)化模型,以高爐冶煉過程的工藝機(jī)理為指導(dǎo),在保證物料平衡、熱平衡、鐵水產(chǎn)量和質(zhì)量、高爐冶煉要求的前提下,以主料資源(含鐵爐料)和輔料資源(燃料、熔劑、鼓風(fēng)等)作為決策變量,優(yōu)化噸鐵成本和噸鐵CO2排放量,該模型首次采用一種新的基于排放因子的噸鐵CO2排放量進(jìn)行計(jì)算。然后,針對(duì)MOEA/D的改進(jìn)算法MOEA/D-DE在處理約束多目標(biāo)優(yōu)化問題上的不足,本文提出了基于新環(huán)境Pareto支配選擇策略的約束多目標(biāo)分解進(jìn)化算法MOEA/D-DE-EPDS,MOEA/D-DE-EPDS主要采用新環(huán)境Pareto支配選擇策略進(jìn)行約束處理操作,該策略能夠充分利用優(yōu)秀不可行解的信息,快速得到最優(yōu)、均勻的Pareto前沿。為了驗(yàn)證改進(jìn)算法的優(yōu)化效果,利用常用的13個(gè)經(jīng)典測(cè)試函數(shù)對(duì)其優(yōu)化效果進(jìn)行測(cè)試,并與兩種經(jīng)典的約束多目標(biāo)進(jìn)化算法進(jìn)行比較,仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文所提出的改進(jìn)算法對(duì)于絕大多數(shù)測(cè)試函數(shù)都能表現(xiàn)出較好的優(yōu)化效果,尤其適用于約束條件個(gè)數(shù)較多或復(fù)雜PS的約束多目標(biāo)優(yōu)化問題。最后,采用提出的MOEA/D-DE-EPDS算法對(duì)高爐生產(chǎn)配料多目標(biāo)優(yōu)化模型進(jìn)行求解,得到高爐生產(chǎn)配料過程多目標(biāo)優(yōu)化模型的Pareto前沿和Pareto最優(yōu)解。在上述基礎(chǔ)上獲取一組折中解作為最優(yōu)的爐料配比,并與實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,來(lái)驗(yàn)證模型的正確性,進(jìn)而為鋼鐵企業(yè)實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排提供參考。
【關(guān)鍵詞】:高爐配料 成本 CO2排放量 約束多目標(biāo)分解進(jìn)化算法 Pareto前沿
【學(xué)位授予單位】:燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:TF542.2;TP18
【目錄】:
- 摘要5-6
- Abstract6-10
- 第1章 緒論10-18
- 1.1 課題背景及意義10-12
- 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
- 1.2.1 高爐配料優(yōu)化模型研究現(xiàn)狀12-13
- 1.2.2 多目標(biāo)進(jìn)化算法研究現(xiàn)狀13-15
- 1.2.3 約束處理方法研究現(xiàn)狀15-16
- 1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)構(gòu)安排16-18
- 第2章 高爐生產(chǎn)配料過程多目標(biāo)優(yōu)化模型的建立18-33
- 2.1 引言18
- 2.2 高爐冶煉過程的工藝機(jī)理18-20
- 2.3 高爐生產(chǎn)配料過程多目標(biāo)優(yōu)化模型的建立20-31
- 2.3.1 優(yōu)化變量20-21
- 2.3.2 目標(biāo)函數(shù)21-22
- 2.3.3 約束條件22-31
- 2.4 本章小結(jié)31-33
- 第3章 基于新環(huán)境Pareto支配選擇策略的約束多目標(biāo)分解進(jìn)化算法提出33-60
- 3.1 引言33
- 3.2 約束多目標(biāo)優(yōu)化問題33-35
- 3.2.1 約束多目標(biāo)優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型33-34
- 3.2.2 Pareto解集的概念34-35
- 3.3 MOEA/D算法理論35-41
- 3.3.1 分解策略36
- 3.3.2 權(quán)重向量生成方法36-37
- 3.3.3 MOEA/D算法流程37-39
- 3.3.4 MOEA/D算法特點(diǎn)39-40
- 3.3.5 MOEA/D算法發(fā)展40-41
- 3.4 基于新環(huán)境Pareto支配選擇策略的約束多目標(biāo)分解進(jìn)化算法41-47
- 3.4.1 新環(huán)境Pareto支配選擇策略41-44
- 3.4.2 MOEA/D-DE-EPDS算法流程44-47
- 3.5 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析47-59
- 3.5.1 性能測(cè)試指標(biāo)47-48
- 3.5.2 測(cè)試函數(shù)48-49
- 3.5.3 參數(shù)設(shè)置49-50
- 3.5.4 仿真研究50-59
- 3.6 本章小結(jié)59-60
- 第4章 基于MOEA/D-DE-EPDS算法的高爐多目標(biāo)優(yōu)化模型研究60-66
- 4.1 引言60
- 4.2 基于MOEA/D-DE-EPDS的高爐生產(chǎn)配料多目標(biāo)優(yōu)化模型求解60-65
- 4.2.1 數(shù)據(jù)分析60-62
- 4.2.2 模型整體結(jié)構(gòu)62
- 4.2.3 參數(shù)設(shè)置62-63
- 4.2.4 仿真結(jié)果及分析63-65
- 4.3 本章小結(jié)65-66
- 結(jié)論66-67
- 參考文獻(xiàn)67-73
- 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果73-74
- 致謝74
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本文編號(hào):864397
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