高炉生产配料过程多目标优化模型研究

发布时间：2017-09-16 17:19

  本文关键词：高炉生产配料过程多目标优化模型研究

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【摘要】：高炉炼铁作为钢铁工业的上游工序,是钢铁工业CO2排放和能源消耗的主要环节,所以高炉炼铁是钢铁工业实现节能减排的主要潜力所在。本文针对高炉生产配料过程展开研究,建立了以吨铁成本和吨铁CO2排放量为目标函数的高炉生产配料过程多目标优化模型,提出了基于新环境Pareto支配选择策略的约束多目标分解进化算法,并用于高炉生产配料过程多目标优化模型的求解,得到最优的炉料配比,进而为高炉节能减排以及炉长操作提供指导。本文的研究内容具有理论意义和应用价值,主要内容描述如下:首先,本文建立了高炉生产配料过程多目标优化模型,以高炉冶炼过程的工艺机理为指导,在保证物料平衡、热平衡、铁水产量和质量、高炉冶炼要求的前提下,以主料资源(含铁炉料)和辅料资源(燃料、熔剂、鼓风等)作为决策变量,优化吨铁成本和吨铁CO2排放量,该模型首次采用一种新的基于排放因子的吨铁CO2排放量进行计算。然后,针对MOEA/D的改进算法MOEA/D-DE在处理约束多目标优化问题上的不足,本文提出了基于新环境Pareto支配选择策略的约束多目标分解进化算法MOEA/D-DE-EPDS,MOEA/D-DE-EPDS主要采用新环境Pareto支配选择策略进行约束处理操作,该策略能够充分利用优秀不可行解的信息,快速得到最优、均匀的Pareto前沿。为了验证改进算法的优化效果,利用常用的13个经典测试函数对其优化效果进行测试,并与两种经典的约束多目标进化算法进行比较,仿真实验验证了本文所提出的改进算法对于绝大多数测试函数都能表现出较好的优化效果,尤其适用于约束条件个数较多或复杂PS的约束多目标优化问题。最后,采用提出的MOEA/D-DE-EPDS算法对高炉生产配料多目标优化模型进行求解,得到高炉生产配料过程多目标优化模型的Pareto前沿和Pareto最优解。在上述基础上获取一组折中解作为最优的炉料配比,并与实际现场数据进行比较,来验证模型的正确性,进而为钢铁企业实现节能减排提供参考。
【关键词】：高炉配料 成本 CO2排放量 约束多目标分解进化算法 Pareto前沿
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TF542.2;TP18
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 课题背景及意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-16
• 1.2.1 高炉配料优化模型研究现状12-13
• 1.2.2 多目标进化算法研究现状13-15
• 1.2.3 约束处理方法研究现状15-16
• 1.3 论文的主要研究内容和结构安排16-18
• 第2章 高炉生产配料过程多目标优化模型的建立18-33
• 2.1 引言18
• 2.2 高炉冶炼过程的工艺机理18-20
• 2.3 高炉生产配料过程多目标优化模型的建立20-31
• 2.3.1 优化变量20-21
• 2.3.2 目标函数21-22
• 2.3.3 约束条件22-31
• 2.4 本章小结31-33
• 第3章 基于新环境Pareto支配选择策略的约束多目标分解进化算法提出33-60
• 3.1 引言33
• 3.2 约束多目标优化问题33-35
• 3.2.1 约束多目标优化问题的数学模型33-34
• 3.2.2 Pareto解集的概念34-35
• 3.3 MOEA/D算法理论35-41
• 3.3.1 分解策略36
• 3.3.2 权重向量生成方法36-37
• 3.3.3 MOEA/D算法流程37-39
• 3.3.4 MOEA/D算法特点39-40
• 3.3.5 MOEA/D算法发展40-41
• 3.4 基于新环境Pareto支配选择策略的约束多目标分解进化算法41-47
• 3.4.1 新环境Pareto支配选择策略41-44
• 3.4.2 MOEA/D-DE-EPDS算法流程44-47
• 3.5 仿真实验及结果分析47-59
• 3.5.1 性能测试指标47-48
• 3.5.2 测试函数48-49
• 3.5.3 参数设置49-50
• 3.5.4 仿真研究50-59
• 3.6 本章小结59-60
• 第4章 基于MOEA/D-DE-EPDS算法的高炉多目标优化模型研究60-66
• 4.1 引言60
• 4.2 基于MOEA/D-DE-EPDS的高炉生产配料多目标优化模型求解60-65
• 4.2.1 数据分析60-62
• 4.2.2 模型整体结构62
• 4.2.3 参数设置62-63
• 4.2.4 仿真结果及分析63-65
• 4.3 本章小结65-66
• 结论66-67
• 参考文献67-73
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果73-74
• 致谢74

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本文编号：864397