基于进化计算的轧制生产过程操作优化算法与系统开发

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 课题研究的背景和意义

1．2 轧制生产过程操作优化的进展

1．3 差分进化算法

1．3．1 DE算法背景介绍

1．3．2 DE算法的应用以及研究现状

1．4 粒子群算法

1．4．1 PSO算法背景介绍

1．4．2 PSO算法的应用和研究现状

1．5 本文研究内容及章节安排

第二章 热轧生产过程操作优化模型

2．1 热轧精轧机组工艺流程介绍

2．2 热轧生产过程主要参数计算

2．2．1 轧制力模型

2．2．2 温度模型

2．2．3 速度设定模型

2．2．4 板型模型

2．3 热轧生产过程操作优化模型

2．3．1 目标函数

2．3．2 约束条件

2．3．3 优化模型

2．4 本章小结

第三章 基于对位学习的差分进化算法

3．1 标准差分进化算法

3．1．1 差分进化算法提出的背景和特点

3．1．2 差分进化算法的主要构成要素及基本操作

3．1．3 差分进化算法参数分析与操作

3．1．4 标准差分进化算法的步骤

3．1．5 差分进化算法的一些扩展应用模式

3．1．6 标准DE算法的优缺点分析

3．2 基于对位学习的差分进化算法

3．2．1 对位学习方法

3．2．2 对位学习差分进化算法

3．2．3 对位学习差分进化算法流程

3．2．4 算法性能测试

3．2．5 热轧生产过程操作优化计算

3．2．6 本章小结

第四章 冷轧生产过程操作优化模型

4．1 冷轧连轧机组工艺流程介绍

4．2 冷轧生产过程主要参数计算

4．2．1 轧制力模型

4．2．2 张力制度

4．2．3 变形抗力制度

4．2．4 前滑值的计算

4．2．5 速度制度

4．2．6 轧制力矩和轧制功率

4．3 冷轧生产过程操作优化模型

4．3．1 目标函数的建立

4．3．2 约束条件的制定

4．3．3 优化模型

4．4 本章小结

第五章 基于种群分类操作的粒子群算法

5．1 标准PSO算法介绍

5．1．1 PSO算法提出的背景和特点

5．1．2 粒子群算法的基本思想

5．1．3 PSO算法的参数设置

5．1．4 标准PSO算法的步骤流程

5．1．5 标准PSO算法优缺点分析

5．2 基于种群分类操作的粒子群算法

5．2．1 基于种群分类操作的PSO算法

5．2．2 基于种群分类操作的粒子群算法步骤流程

5．2．3 算法性能测试

5．2．4 冷轧生产过程操作优化计算

5．2．5 本章小结

第六章 连轧生产过程操作优化系统开发

6．1 系统运行原理

6．2 热轧生产过程操作优化

6．2．1 生产信息录入界面

6．2．2 操作优化界面

6．3 冷轧生产过程操作优化

6．3．1 生产信息录入界面

6．3．2 操作优化界面

第七章 总结与展望

参考文献

致谢