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申请/专利权人：安徽工业大学科技园有限公司
摘要：本发明公开了一种基于钢温预测模型与改进PSO的加热炉温优化方法，包括：输入加热炉及钢坯相关信息，如钢坯位置、钢种及尺寸、以及入炉时的温度和加热炉自身相关信息等；根据上一步收集到的信息，结合BP神经网络建立钢坯温度预测模型，并利用炉口测温比对以此修正模型精度；构建加热炉炉温优化目标函数，基于温度场模型预测钢坯温度分布并构建约束条件；应用自适应模拟退火粒子群算法对炉长划分的多个区段的炉温最佳设定值进行优化搜索，以确定各区段的最优炉温设定。
主权项：1.一种基于钢温预测模型与改进PSO的加热炉温优化方法，其特征在于，该方法包括：收集并输入加热炉及钢坯的参数；建立温度场模型，利用所述温度场模型预测加热炉内的钢坯温度；构建加热炉炉温优化目标函数，基于所述温度场模型构建约束条件；利用自适应模拟退火粒子群算法对炉温最佳设定值进行优化搜索，确定各区段的最优炉温设定。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽工业大学科技园有限公司 一种基于钢温预测模型与改进PSO的加热炉温优化方法
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