典型文献
改进快速非支配排序遗传算法热连轧过程负荷分配的智能优化
文献摘要：
在热连轧的非稳态轧制过程中,负荷分配不均会导致板形控制精度的下降. 针对负荷分配不合理的情况,以传统机理模型为基础,建立了板形和轧制均衡的目标函数,开发了改进快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的负荷分配智能优化方法,利用该优化算法对热连轧精轧机组进行了负荷分配优化. 通过工业试验将经验法、 GA与NSGA-Ⅱ优化得出的负荷分配数据进行对比,发现采用新方法的优化结果明显比经验法更合理, GA和NSGA-Ⅱ的优化结果将机架F5和F6相对凸度误差从4. 63%分别降低至1. 06%和0. 79%,且NSGA-Ⅱ在末机架的相对凸度差为-0. 000 009 88,小于GA的-0. 000 050 47. 应用结果表明,该负荷分配优化算法明显优于GA,对非稳态轧制过程中的负荷分配优化及板形控制具有理论指导意义和实际应用价值.
文献关键词：
热连轧;负荷分配;NSGA-Ⅱ;多目标优化
中图分类号：
作者姓名：
丁敬国;宋梦雪;张志鸿;郝学斌;任连波;魏子超
作者机构：
东北大学 轧制技术及连轧自动化国家重点实验室,沈阳 110819;河钢邯钢邯宝热轧厂,河北 邯郸 056003
文献出处：
引用格式：
[1]丁敬国;宋梦雪;张志鸿;郝学斌;任连波;魏子超-.改进快速非支配排序遗传算法热连轧过程负荷分配的智能优化)[J].材料与冶金学报,2022(03):228-234
A类：
B类：
快速非支配排序遗传算法,热连轧,非稳态,轧制过程,板形控制,控制精度,负荷分配不合理,机理模型,NSGA,智能优化方法,精轧机,负荷分配优化,工业试验,经验法,配数,更合,机架,F5,F6,凸度,多目标优化
AB值：
0.251434
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