基于改進(jìn)多目標(biāo)粒子群的鐵合金配料優(yōu)化研究
發(fā)布時(shí)間:2023-10-16 20:37
鋼鐵是工業(yè)的糧食,決定了整個(gè)國(guó)家的工業(yè)基礎(chǔ)。隨著鋼鐵工業(yè)的迅速發(fā)展以及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越來越激烈,降本增效的綠色生產(chǎn)觀念促使鋼鐵行業(yè)不得不在提高鋼種質(zhì)量的同時(shí)降低生產(chǎn)成本,提升企業(yè)的利潤(rùn)率。由于轉(zhuǎn)爐煉鋼是目前使用最為廣泛的煉鋼方法,因此提高轉(zhuǎn)爐煉鋼自動(dòng)化生產(chǎn)技術(shù)是提高鋼鐵企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。然而,轉(zhuǎn)爐煉鋼是一個(gè)反應(yīng)復(fù)雜又快速的過程,實(shí)現(xiàn)其自動(dòng)化生產(chǎn)難度較大。在轉(zhuǎn)爐煉鋼的配料投入量計(jì)算方面,國(guó)內(nèi)主要還是以人工經(jīng)驗(yàn)為主,易受諸多因素影響,穩(wěn)定性較低,而且容易浪費(fèi)合金材料加大了企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本。因此,設(shè)計(jì)合理的轉(zhuǎn)爐煉鋼配料計(jì)算模型以生產(chǎn)出性價(jià)比高的鋼種是目前國(guó)內(nèi)鋼鐵行業(yè)急需攻破的技術(shù)難題。轉(zhuǎn)爐煉鋼中的鐵合金配料成本的最小化和鋼材質(zhì)量的最大化問題可以看成一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化問題。多目標(biāo)優(yōu)化區(qū)別單目標(biāo)優(yōu)化之處在于其所得到的解是一組相互之間無法比較的解。粒子群優(yōu)化算法作為一種新興的群體搜索技術(shù),每次運(yùn)行后便可以獲取多個(gè)可供選擇的優(yōu)化解,非常適合于多目標(biāo)問題的求解。但是,如何平衡好多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法的搜索能力是影響其優(yōu)化性能的關(guān)鍵性問題,如何改進(jìn)多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法的性能仍存在可以繼續(xù)探討和深入研究的余地。本文主要...
【文章頁數(shù)】:56 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 課題研究背景及意義
1.2 轉(zhuǎn)爐煉鋼技術(shù)概述
1.2.1 轉(zhuǎn)爐煉鋼生產(chǎn)工藝過程
1.2.2 轉(zhuǎn)爐煉鋼自動(dòng)化建模技術(shù)及其發(fā)展趨勢(shì)
1.2.3 轉(zhuǎn)爐煉鋼中鐵合金配料優(yōu)化問題
1.3 多目標(biāo)優(yōu)化
1.3.1 多目標(biāo)優(yōu)化問題描述
1.3.2 多目標(biāo)優(yōu)化算法及其趨勢(shì)
1.3.3 多目標(biāo)測(cè)試問題
1.3.4 多目標(biāo)優(yōu)化性能評(píng)價(jià)指標(biāo)
1.4 論文主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)構(gòu)安排
2 粒子群優(yōu)化算法研究概述
2.1 粒子群優(yōu)化算法介紹
2.2 多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法及其研究現(xiàn)狀
3 基于多樣性檢測(cè)的雙子群多目標(biāo)粒子群算法
3.1 引言
3.2 基于多樣性檢測(cè)的自適應(yīng)多目標(biāo)粒子群算法
3.2.1 多樣性檢測(cè)方法及其改進(jìn)
3.2.2 子群搜索策略
3.2.3 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
3.3 小結(jié)
4 基于改進(jìn)多目標(biāo)粒子群算法的轉(zhuǎn)爐煉鋼鐵合金加入量?jī)?yōu)化模型
4.1 引言
4.2 轉(zhuǎn)爐煉鋼鐵合金多目標(biāo)優(yōu)化模型
4.2.1 模型描述
4.2.2 改進(jìn)的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法
4.3 仿真實(shí)驗(yàn)
4.3.1 ELM軟測(cè)量模型預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)
4.3.2 多目標(biāo)優(yōu)化實(shí)驗(yàn)
4.3.3 鐵合金投入量?jī)?yōu)化實(shí)驗(yàn)
4.4 小結(jié)
結(jié)論
研究展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
攻讀碩士學(xué)位期間參加的基金項(xiàng)目情況
致謝
本文編號(hào):3854608
【文章頁數(shù)】:56 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 課題研究背景及意義
1.2 轉(zhuǎn)爐煉鋼技術(shù)概述
1.2.1 轉(zhuǎn)爐煉鋼生產(chǎn)工藝過程
1.2.2 轉(zhuǎn)爐煉鋼自動(dòng)化建模技術(shù)及其發(fā)展趨勢(shì)
1.2.3 轉(zhuǎn)爐煉鋼中鐵合金配料優(yōu)化問題
1.3 多目標(biāo)優(yōu)化
1.3.1 多目標(biāo)優(yōu)化問題描述
1.3.2 多目標(biāo)優(yōu)化算法及其趨勢(shì)
1.3.3 多目標(biāo)測(cè)試問題
1.3.4 多目標(biāo)優(yōu)化性能評(píng)價(jià)指標(biāo)
1.4 論文主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)構(gòu)安排
2 粒子群優(yōu)化算法研究概述
2.1 粒子群優(yōu)化算法介紹
2.2 多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法及其研究現(xiàn)狀
3 基于多樣性檢測(cè)的雙子群多目標(biāo)粒子群算法
3.1 引言
3.2 基于多樣性檢測(cè)的自適應(yīng)多目標(biāo)粒子群算法
3.2.1 多樣性檢測(cè)方法及其改進(jìn)
3.2.2 子群搜索策略
3.2.3 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
3.3 小結(jié)
4 基于改進(jìn)多目標(biāo)粒子群算法的轉(zhuǎn)爐煉鋼鐵合金加入量?jī)?yōu)化模型
4.1 引言
4.2 轉(zhuǎn)爐煉鋼鐵合金多目標(biāo)優(yōu)化模型
4.2.1 模型描述
4.2.2 改進(jìn)的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法
4.3 仿真實(shí)驗(yàn)
4.3.1 ELM軟測(cè)量模型預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)
4.3.2 多目標(biāo)優(yōu)化實(shí)驗(yàn)
4.3.3 鐵合金投入量?jī)?yōu)化實(shí)驗(yàn)
4.4 小結(jié)
結(jié)論
研究展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
攻讀碩士學(xué)位期間參加的基金項(xiàng)目情況
致謝
本文編號(hào):3854608
本文鏈接:http://sikaile.net/projectlw/yjlw/3854608.html
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