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)實現(xiàn)節(jié)能減排的主要潛力所在。本文針對高爐生產(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,進而為高爐節(jié)能減排以及爐長操作提供指導(dǎo)。本文的研究內(nèi)容具有理論意義和應(yīng)用價值,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排放量進行計算。然后,針對MOEA/D的改進算法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。為了驗證改進算法的優(yōu)化效果,利用常用的13個經(jīng)典測試函數(shù)對其優(yōu)化效果進行測試,并與兩種經(jīng)典的約束多目標(biāo)進化算法進行比較,仿真實驗驗證了本文所提出的改進算法對于絕大多數(shù)測試函數(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算法對高爐生產(chǎn)配料多目標(biāo)優(yōu)化模型進行求解,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,并與實際現(xiàn)場數(shù)據(jù)進行比較,來驗證模型的正確性,進而為鋼鐵企業(yè)實現(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)分解進化算法 Pareto前沿
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：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 論文的主要研究內(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 仿真實驗及結(jié)果分析47-59
• 3.5.1 性能測試指標(biāo)47-48
• 3.5.2 測試函數(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：864397