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一种基于多目标鲸鱼优化算法的轧机轧制规程优化方法 

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摘要:本发明公开了一种基于多目标鲸鱼优化算法的轧机轧制规程优化方法,适用于十八辊可逆式轧机,属于板带生产技术领域,该方法包括:采集轧机设备基本参数;采集二级系统中带钢参数和轧制工艺参数;根据带钢参数和轧制工艺参数,确定轧制所需的最大道次数;确定决策变量、目标函数以及约束条件,构建轧机轧制规程优化模型;基于轧机设备基本参数、带钢参数、轧制工艺参数以及轧制所需的最大道次数,采用多目标鲸鱼优化算法求解轧机轧制规程优化模型,得到最优轧制规程。本发明建立了十八辊单机架的轧制过程优化模型,有效提高了优化运算速度、计算精度、提升了产品质量,并降低了生产成本。

主权项:1.一种基于多目标鲸鱼优化算法的轧机轧制规程优化方法,适用于十八辊可逆式轧机,其特征在于,所述轧机轧制规程优化方法包括:采集轧机设备基本参数;采集二级系统中带钢参数以及轧制工艺参数;根据带钢参数以及轧制工艺参数,确定轧制所需的最大道次数;确定决策变量、目标函数以及约束条件,构建轧机轧制规程优化模型;基于轧机设备基本参数、带钢参数、轧制工艺参数以及轧制所需的最大道次数,采用多目标鲸鱼优化算法求解轧机轧制规程优化模型,得到最优轧制规程;所述决策变量为各道次的压下率;所述目标函数以等比例轧制力、能耗最小以及等比例负荷为目标,表示为: 其中,ai表示第i道次轧制力比值;Pi表示第i道次轧制力;Wi表示第i道次电机功率;bi表示第i道次电机功率比值;N为轧制所需的最大道次数;所述约束条件包括设备约束和工艺约束;其中,所述设备约束表示为: 其中,Pi-max表示第i道次最大轧制力;Wmax表示电机最大功率;所述工艺约束表示为: 其中,εi表示第i道次压下率;εi-min表示第i道次最小压下率;εi-max表示第i道次最大压下率;Vi表示第i道次轧辊转速;Vi-min表示第i道次最小轧辊转速;Vi-max表示第i道次最大轧辊转速;所述基于轧机设备基本参数、带钢参数、轧制工艺参数以及轧制所需的最大道次数,采用多目标鲸鱼优化算法求解轧机轧制规程优化模型,得到最优轧制规程,包括:基于轧机设备基本参数、带钢参数、轧制工艺参数以及轧制所需的最大道次数,确定初始情况下的带钢前后单位张力、轧制力和电机功率;将决策变量设置为优化模型的自变量,将目标函数设置为优化模型的目标函数,将约束条件设置为优化模型的约束函数,将轧机设备基本参数、带钢参数、轧制工艺参数、轧制所需的最大道次数以及所确定的初始情况下的带钢前后单位张力、轧制力和电机功率代入优化模型,采用多目标鲸鱼优化算法求解轧机轧制规程优化模型,输出最优的决策变量,作为最优轧制规程。

权利要求:

百度查询: 北京科技大学 一种基于多目标鲸鱼优化算法的轧机轧制规程优化方法

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