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。     

基于改进免疫克隆多目标算法的轧制规程优化

 针对冷连轧轧制规程目标函数之间存在耦合、相互制约、难以选择目标侧重的问题,采用了一种先优化后选择的方式设定轧制规程。构造了等功率裕度、板形良好和防打滑目标负荷,建立了多目标轧制规程目标函数,采用改进的免疫克隆多目标算法对唐山某钢厂冷连轧机进行轧制规程优化计算。试验结果表明,改进的免疫克隆多目标算法能够很快地收敛到Pareto前沿,并且解集的分布性良好;优化后的不同偏好轧制规程组合可以满足不同的选择要求。与原规程相比,各轧机的利用更加合理,提高了轧机的利用效率,改善了带钢板形和表面质量,并且减少了划痕的产生概率。     

冷连轧升降速过程板形控制工艺润滑制度优化

 冷连轧机组在带钢升降速过程中,轧制速度会出现频繁的、较大程度的波动,轧制变形区的摩擦因数也会随之发生较大的波动,引起轧制压力来回波动,从而造成升降速阶段的板形相较平稳阶段的板形而言呈现出大幅度变差的问题。工艺制度优化对于摩擦因数引起的板形问题非常有效,因此,首先分析了不同乳化液浓度、初始温度和流量下的带钢在升降速过程中板形的变化过程。针对升降速阶段板形缺陷,采用分段离散法将带钢分别沿横向和纵向分成若干条元,提出升降速过程中板形横向目标函数和纵向目标函数,进而构造出升降速过程中板形动态变化目标函数,实现对轧制过程中板形波动在横向和纵向上的综合控制。由于乳化液浓度和初始温度在轧制过程中无法改变,所以结合板形目标函数,以带钢不发生打滑和热划伤、各机架轧制力不超过限定轧制力为约束条件,提出乳化液浓度和初始温度优化设定函数;乳化液流量优化针对频繁变化的局部浪形缺陷能够起到有效控制,因此乳化液流量一般随轧制速度呈非线性变化,以出口板形波动最小为控制函数,以不发生打滑和热划伤、各机架乳化液总量不超限为约束条件,提出乳化液流量跟随速度优化函数。最后将优化模型应用于国内某钢厂冷连轧机组,根据优化前后轧制力分布、带钢板形云图可知现场应用效果良好。     

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。     

基于改进混洗蛙跳算法的冷连轧轧制规程优化

 轧制规程优化是使轧制过程达到最佳状态的重要保证。综合考虑影响冷连轧轧制过程的多种因素,以等功率裕度和克服划痕为目标函数,建立了轧制规程多目标优化模型,并采用自适应混沌变异蛙跳算法对轧制规程进行优化设计。该算法是在基本蛙跳算法中,加入自适应混沌变异操作,具有较好的寻优精度和收敛速度。对某钢厂1370mm冷连轧机轧制规程进行优化的结果表明,优化后的规程较好地实现了各机架等功率负荷分配,降低了划痕出现的概率和程度,大大地提高了产品质量,增加了经济效益。     

七机架热连轧机组轧制温度综合优化技术

热连轧轧制过程中的轧制温度会影响带钢变形抗力以及轧制力的大小,进而改变带钢的出口厚度以及出口板形分布,因此,当轧制温度设定不合理时,会导致带钢的出口厚度精度变低、出口板形质量变差。充分考虑到热连轧机组的设备特点及其轧制工艺特点,首先,通过对变形抗力模型、出口厚度模型、宽展量模型以及出口板形模型的研究,定量分析了轧制温度对变形抗力、出口厚度、带钢宽展量以及出口板形的影响效果及其影响过程。然后,针对由于轧制温度设定不合理而导致的出口板形质量较差的问题,以板形分布的极值差值程度以及波动程度为约束条件建立了带钢板形横向控制目标函数与纵向控制目标函数,进而建立了带钢板形综合控制目标函数,针对由于轧制温度设定不合理而导致的出口厚度精度较低的问题,以出口厚度偏差的标准差以及出口厚度偏差的平均值为约束条件建立了带钢厚度偏差综合控制目标函数,并在此基础上以出口板形最优以及出口厚度偏差最小为目标,以7个机架的极限轧制力、宽展量以及轧制温度变化范围为约束条件建立了七机架热连轧机组轧制温度综合优化设定目标函数,实现了七机架热连轧机组轧制温度设定值的综合优化,将该优化技术应用到了国内某热连轧机组的带钢生产中后使...     

基于等相对负荷的5机架冷连轧轧制规程优化

针对某企业5机架冷连轧机组第2机架负荷过大而导致生产效率较低的实际情况,以电机功率的等相对负荷为目标函数,采用遗传算法对其前4机架的轧制规程进行了优化.优化后的轧制规程使各机架负荷分配趋于均衡,充分地利用了现有轧机的生产能力,提高了轧制效率.     

角钢蝶式孔型的节能优化设计

过去常采用分配压下系数和压下量的方法设计蝶式孔型,虽然能满足工艺要求,但没有考虑到轧制能耗的大小。本文介绍了以轧机主电机总功率最小为目标函数的优化设计方法。优化孔型设计与现场主电机功率值的计算表明,轧制能耗可减少3.19％。     

基于EXCEL的铝板带热轧规程优化设计

介绍了铝合金板带轧制压下规程的重要意义,以及轧制规程制定和优化设计的主要方法,根据铝合金热轧过程控制特点,选用恰当的轧制参数数学模型,依据轧制规程优化设计的要求,确定了目标函数数学模型和约束条件,借助于EXCEL规划求解功能进行了轧制规程的优化设计,通过计算实例对其应用效果进行了分析.     

基于蚁群算法的冷连轧轧制负荷分配优化

根据唐山某钢厂1 370 mm冷连轧机设备参数,选取等相对负荷目标函数,在一定的约束条件下,优化压下率分配比,并通过蚁群算法的迭代运算,求出负荷最佳分配。仿真结果表明,蚁群算法可以防止目标函数值落入局部极小,优化速度快、收敛性好,可作为冷连轧轧制负荷分配优化方法用于实际生产。     

基于改进差分进化算法的带钢冷连轧负荷分配

 为了更加合理地制定冷连轧轧制规程,选取打滑因子、等功率裕度和最小能耗作为目标函数,采用改进的差分进化算法求解Pareto前沿,减少了冗余的寻优代数、缩短了优化时间。以求解出的Pareto前沿为选择池,基于不同的偏好因子选择出不同的负荷分配方法,满足不同工况下的要求。仿真结果表明,该算法可以快速均匀地覆盖Pareto前沿,产生偏重于不同目标的负荷分配规则。优化规程与原规程相比,降低了打滑现象出现的概率,减小了轧制功率。     

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.     

钢铁企业轧制计划与能源调度协同优化

钢铁企业物质流网络与能量流网络的协同优化是实现钢铁行业高层次系统节能的关键。钢铁企业在不同工况下煤气的富余量以及蒸汽和电力需求量不同，轧制工序(含加热炉)作为电力和煤气消耗大户，轧制计划的改变会影响能量流网络中能源介质的分配和调度。提出了钢铁流程物质流与能量流协同优化方法，在分时电价的条件下，利用启发式规则调度方法对一天内的轧制单元进行合理的排程，然后用线性规划方法以系统运行能源成本最小为目标函数，建立钢铁企业煤气 蒸汽 电力系统不同工况下的耦合优化调度模型。通过LINGO求解出模型的最优解，得到了轧制单元的最优排程以及不同工况下煤气、蒸汽、电力的最优实时生产调度方案，用于指导实际生产。利用S钢厂实际数据进行实例分析，得出的调度方案可实现煤气 蒸汽 电力系统的最优化分配，系统运行的能源成本降低8.54%，验证了模型的有效性。     

Multi-Objective Optimization for Tandem Cold Rolling Schedule

 Based on rolling feature of continuous tandem cold rolling mill, such as multi-variable, strong coupling, non-linear, analyze and set the equal relative load, preventing slippage and profile well as the multi-objective optimization goal, BP neural network with self-learning function is adopted to replace traditional rolling force models and then Levenberg-Marquardt algorithm is adopted to predict the rolling force. Then use multi-objective fuzzy theory to solve the problem of multi-objective optimization of tandem cold rolling schedule. With the example of 1370mm tandem cold rolling, the rolling schedule of the common rolling, the single-object optimization design and the multi-objective fuzzy optimization design are compared with each other, optimization result shows the proposed optimization method decreases the value of three objective functions simultaneous. The performance of the optimal rolling schedule is satisfying and it is promising.     

热连轧机负荷分配优化计算策略

提出一种带钢热连轧精轧机组负荷分配的优化计算策略,采用多目标优化算法离线计算确定精轧各机架的轧制力分配系数,采用"压下模式+轧制力模式"相结合的方式实现负荷分配在线计算。为了确定各精轧机架的轧制力分配系数,建立兼顾轧制功率最小、负荷均衡与板形良好的负荷分配多目标优化模型;为了实现负荷分配在线计算,根据压下模式负荷分配计算确定厚度分配的初始值,根据CLAD算法进行轧制力模式负荷分配迭代计算,最后采用压下模式分配计算确定的压下率分布范围对轧制力模式分配结果进行限幅处理。新方法已成功应用于梅钢1 780mm热连轧生产线,在线应用表明该方法可以有效减少操作工干预,提高带钢精轧过程的轧制稳定性。     

基于组织 性能预测的集装箱热轧板工艺优化

 针对产品的性能要求制定合理的热轧工艺,提出将组织性能预测与控制技术应用于热轧工艺的优化设计。基于大量生产数据,建立了包含10个BP神经网络的模型组以描述化学成分、工艺和力学性能的对应关系,屈服强度、抗拉强度和伸长率的预测精度分别达到了±6%、±6%和±4%。结合多目标粒子群优化算法,针对客户对性能的需求,在化学成分和工艺约束已知的条件下,对热轧工艺进行了优化计算。工艺优化计算结果与现场生产数据吻合良好,验证了工艺优化设计的有效性,从而为热轧最优工艺设计提供指导。     

使用变尺度混合遗传算法进行热轧负荷分配优化

 将变尺度BFGS优化算法嵌入到遗传算法中，提出了变尺度混合遗传算法，并将其应用于1780 mm热连轧精轧机组的压下规程优化计算。与目前现场使用的压下规程相比，变尺度混合遗传算法优化效果明显，为后续的板形控制打下了良好基础。按层别选取代表性产品进行了负荷分配系数的优化计算，分析表明，当产品在层别内变化时，轧制力和功率两种负荷分配模式优于压下量负荷分配模式，更能保持最优特性。     

Neural Networks Analysis of Steel Plate Processing Augmented by Multi‐objective Genetic Algorithms

An earlier neural network analysis of processing of steel plates through hot rolling was subjected to a further refined analysis through some flexible neural networks that evolved using a multi‐objective predator‐prey genetic algorithm. The original data set expressing the Yield Strength and Ultimate Tensile Strength of the rolled slabs in terms of a total of 108 process variables were subjected to a systematic pruning through this evolutionary approach, till the nitrogen content of the steel emerged as the most significant input variable. A theoretical explanation is provided for this slightly unexpected result.