【摘 要】
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转炉炼钢过程中,出钢时的脱氧合金化是十分重要的工艺环节.本文旨在通过历史数据对脱氧合金环节建立数学模型,在线预测并优化投入合金的种类及数量,在保证钢水质量的同时最大
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转炉炼钢过程中,出钢时的脱氧合金化是十分重要的工艺环节.本文旨在通过历史数据对脱氧合金环节建立数学模型,在线预测并优化投入合金的种类及数量,在保证钢水质量的同时最大限度的降低合金钢的生产成本,即建立钢水配料方案的优化模型用来指导实践.首先利用泛化性能较好的支持向量机(SVM)建立元素收得率预测模型,然后根据元素收得率预测结果建立一种基于粒子群优化算法(PSO)的合金加入量多目标优化模型,首先利用支持向量机建立钢包元素含量预测模型,然后将该模型的预测结果与元素规定含量的误差作为优化模型的一个目标函数,合金成本作为另一个目标函数,最后利用预测收得率方法计算合金加入量并作为优化模型的初始值,使用改进的动态邻域多目标粒子群算法对优化模型进行求解,有效地找出Pareto最优解集,并根据实际需要得出较好的优化结果,仿真实验表明了该优化模型的有效性.
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