基于罚函数法的冷连轧轧制规程优化设计

 合理的轧制规程是使轧制过程达到最佳状态的重要保证。规程设定中采用具有自学习功能的BP神经网络取代传统轧制力数学模型,选用Levenberg Marquardt算法对轧制力进行预报。采用等相对负荷目标函数,考虑到现场和设备所受限制,确定约束条件。利用罚函数法将有约束的最优问题转换成无约束的最优问题,对某厂冷连轧现场规程进行了优化设计,并对优化前后的轧制规程进行了分析和比较,优化效果令人满意,满足实际生产要求。     

基于BP神经网络斜轧穿孔轧制力的预测

借助Matlab工具箱中BP神经网络,对斜轧穿孔区轧制力进行预测。通过分析影响轧制力预报精度的因素及网络性能,确定了网络结构、有关参数和网络训练算法(优化BP算法),实现了轧制力的精确快速预报,预报相对误差1.67%～6.33%,平均3.735%,满足了工程计算的精度要求。     

冷连轧机轧制力人工神经网络预报

采用改进的BP网络Levenberg-Marquardt优化算法对冷连轧机轧制力进行快速预报,此网络参量可自适应调整,收敛速度快.冷连轧生产轧制力预报精度大为提高,为冷连轧轧制力预报提供了一条准确高效的新途径.     

五机架冷连轧机轧制力人工神经网络预报

采用改进的 BP网络 L evenberg- Marquardt优化算法对冷连轧机轧制力进行快速预报 ,该网络 μ参量可自适应调整 ,收敛速度快。冷连轧生产轧制力预报精度大为提高 ,为冷连轧轧制力预报提供了一条准确高效的新途径     

遗传神经网络在平整轧制力预报中的应用

研究了平整轧制力设定的人工智能实现方法,采用改进的混合GA－BP遗传神经网络算法建立了平整轧制力预报模型。传统数学模型与遗传神经网络方法获得的统计数据表明,该遗传神经网络方法所得预报值优于传统方法。     

神经网络预报在冷连轧规程设计中的应用

在轧制规程设定中采用BP神经网络取代传统轧制力数学模型,通过动态规划算法对某1370mm冷连轧现场规程进行了节能并兼顾板形的多目标优化设计,并对优化前后的规程进行了分析和比较,优化效果令人满意,满足实际生产要求。     

五机架冷连轧机轧制人工神经网络预报

采用改进的BP网络Levenberg-Marquardt优化算法对冷连轧机轧制力进行快速预报，该网络μ参量可自适应调整，收敛速度快。冷连轧生产轧制力预报精度大为提高，为冷连轧轧制力预报提供了一条准确高效的新途径。     

中厚板轧制过程中轧制力参数的动态修正

分析了一种中厚板的轧制力在线动态修正算法,该算法以实测轧制力为基础,通过道次实测轧制力和模型计算轧制力的值决定轧制力模型参数修正量的大小,真正做到以实测轧制力数据动态校正中厚板轧制力模型,大大提高了轧制力模型的预报精度并使其具有良好的自学习功能.该算法已经在现场获得应用,并具有良好的应用效果.     

铜带热轧机轧制力的模型建立

现代轧机的自动控制中,轧制力的准确预报是合理制定轧制规程及校核设备负荷以便充分发挥设备能力的基本参数。本文重点讨论了数值回归方法在轧制力数学模型建立中的应用及在实际中的应用情况。     

中、薄板带钢冷连轧轧制力便捷计算法研究

轧制力计算有多种模型,大多存在计算繁琐、工作效率低下的问题。通过对冷连轧多种轧制力计算模型的对比研究,针对中、薄板带钢大压下率的M.D.Stone计算模型,采用最小二乘法对轧制力进行曲线拟合,找出一种便捷的算法——轧制力曲线拟合算法,通过一般的计算器或程序即可对轧制力进行求解。应用效果表明,该算法能使轧制力预报精度和计算效率大幅提高,为轧制力预报提供了一条更加便捷、可靠的途径。     

基于改进遗传算法优化神经网络的板形控制

冷轧板形控制系统是一个强耦合、非线性的多变量复杂系统,难以建立精确的数学模型,一般常规的控制方法难以取得令人满意的控制效果。本文依据现场的轧制数据,提出采用自适应竞争遗传算法优化神经网络对其进行建模,采用模糊控制,可实现实时控制,并利用MATLAB编程,仿真结果显示了算法的有效性和时效性。     

基于APDL的轧机辊系变形仿真研究

辊系的弹性变形会直接影响到板形,它是板形研究的核心问题。开发了一种轧机参数化有限元仿真软件,利用VB软件进行可视化编程,提供一个友好的人机交互界面,VB后台调用ANSYS软件进行辊系变形的有限元仿真。软件通用性强,操作简单灵活,并根据工程需要提出了若干软件升级的技术方案。     

用组态软件实现棒材生产线的轧制表功能

比较了应用组态软件WinCC实现轧钢工艺中轧制表的各种方案之利弊,介绍了用VB脚本和Access数据库结合在马钢(合肥)棒材连轧生产线上的应用,并详细描述了模块化编程思路在轧制表的在线轧制和离线维护操作上的实现过程。     

步长BP人工神经网络的轧制力模型研究

现有的轧制力数学模型大多是在多种假设的条件下,通过一系列简化推导出来的,从而决定了其模型的不准确性,所以常规轧制力模型本身不能提供足够精确的预报值.神经网络技术提供了一个崭新的建模工具,此模型采用了动态变步长BP算法.为了使模型得到最佳的迭代计算速度和预报精度,对隐含层单元数、权重初始值范围、学习速率等参数进行了优化,同时对变步长参数的选择范围进行了探讨和研究,对于更好地理解掌握和应用邯钢薄板坯连铸连轧厂的原设计轧制力模型,具有重要的实用和参考价值.     

基于遗传算法的PP及冷连轧轧制规程多目标优化

 针对多目标优化算法中综合目标函数权值难以确定的问题,通过对偏好的数学量化,采用数值分析的方法,构造了6种不同的偏好函数,建立了物理规划（physical programming）数学模型,然后以遗传算法为寻优工具,实现一种更加灵活更加适合于工程技术人员的交互式多目标优化算法。结合某冷轧厂实际的轧制规程优化过程,选取等功率裕量、轧制总能耗及各机架打滑因子为目标函数,运用基于遗传算法的PP进行优化计算。结果表明,优化后的轧制规程很好地实现了各机架等功率负荷分配,降低了打滑出现的概率,大大提高了板材表面质量和成品成材率。     

轧机液压压下谐响应特性研究

首先建立非对称三位四通阀控制非对称液压缸动态数学模型,然后用MATLAB中Simulink构建了某热连轧机液压压下系统的仿真模型并对其动力学特性进行了仿真研究;通过改变轧制不同带钢厚度变化时获得液压缸位移输出曲线.最后对比现场实测位移曲线,可以看出仿真结果与现场实测基本吻合,说明动态数学模型基本正确,同时表明计算机仿真是研究液压压下动态特性的有效途径.     

Robust multi-objective optimization of rolling schedule for tandem cold rolling based on evolutionary direction differential evolution algorithm

According to the actual requirements, profile and rolling energy consumption are selected as objective functions of rolling schedule optimization for tandem cold rolling.Because of mechanical wear, roll di-ameter has some uncertainty during the rolling process, ignoring which will cause poor robustness of rolling schedule.In order to solve this problem, a robust multi-objective optimization model of rolling schedule for tandem cold rolling was established.A differential evolution algorithm based on the evo-lutionary direction was proposed.The algorithm calculated the horizontal angle of the vector, which was used to choose mutation vector.The chosen vector contained converging direction and it changed the random mutation operation in differential evolution algorithm.Efficiency of the proposed algo-rithm was verified by two benchmarks.Meanwhile, in order to ensure that delivery thicknesses have descending order like actual rolling schedule during evolution, a modified Latin Hypercube Sampling process was proposed.Finally, the proposed algorithm was applied to the model above.Results showed that profile was improved and rolling energy consumption was reduced compared with the ac-tual rolling schedule.Meanwhile, robustness of solutions was ensured.     

可逆终轧机设定模型在安钢炉卷轧机上的应用

介绍了安钢第二炼轧厂炉卷轧机设定模型的基本功能、主要原理,及轧机设定模型在炉卷轧机上的实际应用情况,实践表明,轧机设定模型在轧制力的预估、轧件温度的计算上有较高的精度。为炉卷轧机的品种开发、质量提升提供了技术保障。     

基于多智能体(Agent)技术的平整机参数优化模型的研究

针对国内某冷轧厂平整机辊型配置不合理及轧制参数预设定精度低 ,严重影响产品质量及平整机效能的发挥等问题 ,采用先进的 Agent技术及理论 ,将各轧制参数优化映射为 Agent实体 ,建立了基于Agent的平整机轧制参数优化模型 ,并在应用中取得了良好的效果