LF炉合金加料系统优化模型研究及应用
发布时间：2022-02-21 21:57
LF（Ladle furnace）炉即钢包精炼炉是钢铁冶炼中二次精炼的关键设备,对于提高钢材质量和企业生产效率有重要作用。作为LF炉精炼技术的核心步骤,合金化操作不仅需要精确控制钢水中的合金元素含量达到标准,还需要控制杂质元素含量在标准范围内。按照最小成本添加物料,更精确的控制钢水成分含量,有助于提高钢铁企业的生产效率,降低企业生产成本。本文以某钢铁企业LF炉加料系统为研究背景,结合实际冶炼数据和生产工艺,分析LF精炼过程中合金化操作问题的重点、难点,设计了一款LF炉合金加料模型。首先,本文利用极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）算法建立合金元素收得率预估模型,并将该模型与通过BP算法建立的模型作对比实验,结果证明ELM算法建立模型的预估结果更契合期望结果,预估效果更优。但随着提供的样本数据量减少,该模型的预估效果出现较大波动,模型稳定性降低。为了优化模型,本文在自适应遗传算法（AGA）基础上,改进了算法的交叉操作和变异操作,改进后AAGA算法可以根据种群进化中较优个体的差异度,动态调整算法的交叉概率和变异概率,避免算法早熟.为了验证算法改进效果,本课...
【文章来源】：西安理工大学陕西省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 主要研究内容
1.4 论文结构安排
2 LF炉精炼技术概述
2.1 LF炉组成与工艺流程
2.2 LF炉合金化操作
2.3 本章小结
3 元素收得率预估模型的建立与测试
3.1 数据预处理
3.1.1 数据获取与清洗
3.1.2 数据筛选
3.2 基于ELM算法构建模型
3.2.1 ELM算法简介
3.2.2 ELM模型结构
3.2.3 构建ELM模型步骤
3.2.4 对比模型仿真结果
3.3 本章小结
4 改进的自适应遗传算法优化ELM模型
4.1 AGA算法简介
4.2 改进的AGA算法
4.3 AAGA算法流程
4.3.1 个体编码
4.3.2 种群初始化
4.3.3 适应度函数
4.3.4 选择操作
4.3.5 交叉操作
4.3.6 变异操作
4.4 AAGA算法优化ELM模型
4.5 AAGA-ELM模型测试结果对比分析
4.6 本章小结
5 LF炉合金加料模型应用
5.1 基于线性规划模型求合金加料最小成本
5.2 LF炉二级系统介绍
5.2.1 系统结构介绍
5.2.2 系统功能介绍
5.3 LF炉合金加料模型在系统中的应用
5.3.1 合金加料模块结构
5.3.2 合金加料模块运行流程
5.3.3 合金加料模块功能实现
5.4 本章小结
6 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间主要研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于线性规划的传感器节点布局模型[J]. 徐涛,杜昱萱,吕宗磊. 计算机科学. 2018(07)
[2]合金元素对Cu/γ-Fe界面特性影响的第一性原理研究[J]. 徐沛瑶,王宇飞,高海燕,王俊,孙宝德. 中国有色金属学报. 2018(01)
[3]改进遗传模拟退火算法在TSP优化中的应用[J]. 何庆,吴意乐,徐同伟. 控制与决策. 2018(02)
[4]GA-ELM在硫铁矿制酸尾气SO2浓度预测的应用[J]. 黄远红,黄清宝. 计算机系统应用. 2017(10)
[5]LF钢包精炼炉最优经济配料研究[J]. 任铁良,王卫红,胡小刚. 冶金能源. 2017(04)
[6]改进二维OTSU和自适应遗传算法的红外图像分割[J]. 王坤,张杨,宋胜博,诸葛晶昌. 系统仿真学报. 2017(06)
[7]基于种群多样性的自适应遗传算法优化仿真[J]. 刘芳,马玉磊,周慧娟. 计算机仿真. 2017(04)
[8]面向基因数据分类的AGA-ELM算法研究[J]. 孟亚琼,陆慧娟,严珂,关伟. 中国计量大学学报. 2017(01)
[9]约束优化进化算法综述[J]. 李智勇,黄滔,陈少淼,李仁发. 软件学报. 2017(06)
[10]基于市场价格的炼钢用合金料优化研究[J]. 王晓娣,李家征. 冶金信息导刊. 2017 (01)
硕士论文
[1]面向轮胎制造企业的能耗优化方法研究[D]. 刘晓婷.西安理工大学 2017
[2]LF精炼炉合金化模型研究[D]. 张文乐.东北大学 2011
本文编号：3638110
【文章来源】：西安理工大学陕西省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 主要研究内容
1.4 论文结构安排
2 LF炉精炼技术概述
2.1 LF炉组成与工艺流程
2.2 LF炉合金化操作
2.3 本章小结
3 元素收得率预估模型的建立与测试
3.1 数据预处理
3.1.1 数据获取与清洗
3.1.2 数据筛选
3.2 基于ELM算法构建模型
3.2.1 ELM算法简介
3.2.2 ELM模型结构
3.2.3 构建ELM模型步骤
3.2.4 对比模型仿真结果
3.3 本章小结
4 改进的自适应遗传算法优化ELM模型
4.1 AGA算法简介
4.2 改进的AGA算法
4.3 AAGA算法流程
4.3.1 个体编码
4.3.2 种群初始化
4.3.3 适应度函数
4.3.4 选择操作
4.3.5 交叉操作
4.3.6 变异操作
4.4 AAGA算法优化ELM模型
4.5 AAGA-ELM模型测试结果对比分析
4.6 本章小结
5 LF炉合金加料模型应用
5.1 基于线性规划模型求合金加料最小成本
5.2 LF炉二级系统介绍
5.2.1 系统结构介绍
5.2.2 系统功能介绍
5.3 LF炉合金加料模型在系统中的应用
5.3.1 合金加料模块结构
5.3.2 合金加料模块运行流程
5.3.3 合金加料模块功能实现
5.4 本章小结
6 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间主要研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于线性规划的传感器节点布局模型[J]. 徐涛,杜昱萱,吕宗磊. 计算机科学. 2018(07)
[2]合金元素对Cu/γ-Fe界面特性影响的第一性原理研究[J]. 徐沛瑶,王宇飞,高海燕,王俊,孙宝德. 中国有色金属学报. 2018(01)
[3]改进遗传模拟退火算法在TSP优化中的应用[J]. 何庆,吴意乐,徐同伟. 控制与决策. 2018(02)
[4]GA-ELM在硫铁矿制酸尾气SO2浓度预测的应用[J]. 黄远红,黄清宝. 计算机系统应用. 2017(10)
[5]LF钢包精炼炉最优经济配料研究[J]. 任铁良,王卫红,胡小刚. 冶金能源. 2017(04)
[6]改进二维OTSU和自适应遗传算法的红外图像分割[J]. 王坤,张杨,宋胜博,诸葛晶昌. 系统仿真学报. 2017(06)
[7]基于种群多样性的自适应遗传算法优化仿真[J]. 刘芳,马玉磊,周慧娟. 计算机仿真. 2017(04)
[8]面向基因数据分类的AGA-ELM算法研究[J]. 孟亚琼,陆慧娟,严珂,关伟. 中国计量大学学报. 2017(01)
[9]约束优化进化算法综述[J]. 李智勇,黄滔,陈少淼,李仁发. 软件学报. 2017(06)
[10]基于市场价格的炼钢用合金料优化研究[J]. 王晓娣,李家征. 冶金信息导刊. 2017 (01)
硕士论文
[1]面向轮胎制造企业的能耗优化方法研究[D]. 刘晓婷.西安理工大学 2017
[2]LF精炼炉合金化模型研究[D]. 张文乐.东北大学 2011
本文编号：3638110
本文链接：https://www.wllwen.com/projectlw/yjlw/3638110.html
