基于群智能优化算法的烧结配料优化设计与应用

基于群智能优化算法的烧结配料优化设计与应用

作者:师大云端图书馆 时间:2019-07-05 分类:硕士论文 喜欢:3238
师大云端图书馆

【摘要】目前,全球资源与环境的压力越来越大,在不断扩大生产规模的同时,降低成本、增加效益已成为钢铁企业日益关注的重大问题。烧结是钢铁生产工序之一,烧结生产需要大量含铁矿石,成本巨大。随着国内铁矿石资源的不断减少,国外进口铁矿石品种和价格的不断变化,钢铁企业必须不断对参与配料的铁矿石的配比做出相应调整。在满足炼铁工艺对烧结矿性能要求的前提下,找出能够降低配料成本的配料方案,具有十分重要的意思。本文针对烧结配料过程的特点,在深入研究配料工艺过程基础上,建立了基于“物质守恒”原理的配料优化模型。该数学模型由配料总成本和化学成分约束条件等共同组成,保证了烧结矿生产的化学成分及冶金性能要求。在优化算法方面,提出了改进的粒子群算法的优化方法和改进的粒子群算法与蚁群算法相结合的优化算法。首先,针对标准粒子群算法的不足,考虑到粒子群算法中的惯性权重对粒子群算法的收敛速度和精度影响很大,在算法的迭代过程中,惯性权重的值应不断减小。对此本文引入柯西分布函数演化而来的调整函数对惯性权重进行调整。此函数使粒子群算法开始搜索时,惯性权重较大值的变化缓慢且能够长时间保持以提高搜索速度,在搜索后期,又能使惯性权重维持较小的值来提高搜索精度。其次,从本文实际需要出发,为追求更低的生产成本,由于单一粒子群算法后期搜索精度不足,设计了混合优化算法。仿真结果表明,该算法具有发挥两种算法的优势,达到优势互补,能够更好的解决配料优化问题。为使该方法应用于实际生产和方便现场工作人员使用,本文运用可视化编程技术,ADO数据库接口技术和面向对象等技术实现了烧结配料优化系统的开发。该系统在WindowsXP系统上稳定运行,能够实现配料原料库存管理、配料方案优化、配料历史数据管理等功能。配料系统界面友好,操作方便,具有较强的实用性和通用性,非常适合工程技术人员使用。
【作者】王明;
【导师】赵辉;
【作者基本信息】天津理工大学,控制理论与控制工程,2013,硕士
【关键词】烧结;粒子群算法;蚁群算法;优化;配料系统;

【参考文献】
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