轧钢企业生产过程建模与优化研究

发布时间：2020-11-19 23:50

　　 本文针对钢铁企业生产过程的轧制模型的建立、轧制策略的优化及钢铁企业CIMS体系结构的建立等若干问题展开研究。 首先总结了轧制过程中传统的轧制力数学模型和AGC数学模型及相应的建模方法，指出了它们存在的缺陷和不足。基于神经网络具有极强的处理轧制过程所面临的非线性及不确定性问题的能力，提出了一种基于神经网络的厚度自适应控制方案。给出了适于控制的网络激励函数。为了提高轧制力模型预报值的精度，提出了一种基于人工神经网络的轧制力建模新方法。 轧制策略是轧机进行过程优化控制参数设定的基础，轧制策略的优劣是综合评价轧机效能与轧制质量的关键。轧制策略的优化问题本质上是一个多目标的非线性规划问题。因为遗传算法具有强大的搜索能力、自适应能力和鲁棒性，本文提出了一种以轧制参数为综合目标函数的基于遗传算法的轧制策略优化的新方法。该方法具有算法简单、计算精度高和很强的学习功能。 根据钢铁企业生产和管理模式的特点，将CIMS理念引入钢铁企业中，并从企业组织结构、企业生产作业流程及企业财务核算流程几个方面对轧钢企业的CIMS体系结构进行了分析和研究。提出了以资金流为主线的轧钢企业CIMS体系结构。描述了轧钢企业CIMS的资金流模型和成本控制模型。 最后，对论文的研究内容进行了总结，对今后的研究方向作了展望。
【学位单位】：天津大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2004
【中图分类】：F407.3
【文章目录】：
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英文摘要
第一章 绪论
    1.1 选题背景与研究意义
    1.2 国内外相关领域研究综述
    1.3 本文主要研究内容和创新
第二章 有关优化的基础理论概述
    2.1 过程优化理论与方法
    2.2 传统的优化方法
    2.3 人工神经网络理论概述
    2.4 遗传算法的基本理论和方法
    2.5 遗传算法的特点和优点
    本章小结
第三章 轧机智能控制模型研究
    3.1 轧机控制的基本方法
    3.2 轧机控制模型简介
    3.3 基于人工神经网络的轧制数学模型建立
    本章小结
第四章 轧机轧制过程的决策与优化研究
    4.1 过程优化的基本概念
    4.2 轧制策略优化参数的提出及优化步骤
    4.3 轧机轧制工艺参数优化设定数学模型
    4.4 基于遗传算法的轧机轧制策略的优化
    4.5 轧机轧制策略优化遗传算法框图
    本章小结
第五章 轧钢企业CIMS体系结构的研究与设计
    5.1 CIMS的含义及特点
    5.2 轧钢企业CIMS体系结构的研究
    5.3 案例研究
    本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 全文总结
    6.2 今后研究展望
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及参加的科研项目
致 谢

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本文编号：2890615