基于遗传算法的冷连轧张力优化方法研究

摘要

在冷连轧生产中，轧机间张力的重要性早就为人们所熟知，特别是轧制硬而薄的带钢时，只有采用大张力轧制才能使薄带钢或极薄带钢均匀变形。张力制度是冷连轧自动控制系统轧制规程的一个基本组成部分，传统的张力设定是根据生产经验采用经验数据表的形式设定的，这种设定方法没有用到冷连轧相关的数学模型，考虑的因素少，精度低，直接影响生产效率、产品质量和设备安全等方面。运用冷连轧的相关数学模型，采用新算法对轧机架间张力设定进行优化有重要的意义，冷连轧张力轧制制度优化己成为现代冷轧带钢生产中的热点问题之一。 遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的高度并行、自适应搜索算法，它主要用在最优化问题和机器学习，与传统优化算法相比，遗传算法具有以下特点，不直接作用在参变量集上，而是利用参变量集的某种编码；不是从单个点，而是从点的群体开始搜索；用适应值信息，无需导数或其他辅助信息；利用概率转移规则，而非确定性规则。这些特点使遗传算法有更好的寻优能力。 本论文针对本钢冷轧厂引进的1767毫米四机架酸洗—轧机联机张力设定问题，运用冷连轧数学模型，在保证生产效率的基础上，以“等相对负荷”和“冷连轧大张力制度”为目标，建立了0-1整数规划模型，应用嵌入模糊决策的遗传算法对1767冷连轧机架间张力设定进行了优化。 结果表明：把嵌入模糊决策的遗传算法应用到冷连轧张应力的设定中，充分利用其良好的寻优能力，使优化后张应力既能充分利用各机架设备能力，又能符合工艺的要求。张力优化后可以提高生产效率，降低能耗，改善产品质量，降低生产成本，对冷连轧系统进一步进行相关探索有示范作用。

目录

文摘

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第一章绪论

1.1课题背景和意义

1.2预设定模块的设定流程

1.3张力在冷连轧中的重要地位

1.3.1张力制度的确定

1.3.2课题的提出

1.4论文组织情况

第二章张力基本知识及计算原则

2.1张力的基本知识

2.2张力的动态分析

2.2.1两机架张力公式

2.2.2多机架张力公式

2.3张力与轧制力的关系

2.4张力对前滑的影响

2.5张力的作用

2.6传统张力制度的制定

2.6.1入口张力的设定

2.6.2卷曲机张力的设定

2.6.3机架间张应力的设定原则

2.7本钢四机架冷连轧机张力的计算过程

2.8 1767冷连轧机张力制度的缺陷

第三章与张力相关的冷连轧数学模型

3.1冷轧塑性变形参数

3.2轧制时的前滑

3.3轧制力公式

3.4轧制力矩

3.4.1轧制力矩的确定

3.4.2附加摩擦力矩的确定

3.4.3空转力矩的确定

3.5轧制时电机轴上的功率

3.6设备与工艺条件限制

第四章遗传算法与模糊控制

4.1遗传算法概述

4.1.1遗传算法的产生与发展

4.1.2遗传算法的基本思想

4.1.3遗传算法的特点

4.1.4遗传算法的应用

4.2基本遗传算法

4.2.1适应度函数

4.2.2遗传算法的基本操作-选择

4.2.3遗传算法的基本操作-交叉

4.2.4遗传算法的基本操作-变异

4.2.5基本遗传算法流程图

4.2.6遗传算法关键参数确定

4.2.7术语说明

4.3模糊控制简介

4.3.1模糊控制的发展概况

4.3.2模糊控制基本原理

第五章张力优化设计

5.1优化设计的基本内容

5.1.1目标函数

5.1.2设计变量

5.1.3约束条件

5.1.4优化设计数学模型

5.1.5多目标函数优化基本概念

5.1.6优化设计的步骤

5.2张力优化设定的方案

5.2.1张力优化目标函数

5.3遗传算法

5.3.1嵌入模糊决策的遗传算法

5.3.2模糊控制加快遗传搜索

5.3.3模糊隶属度、模糊控制表及模糊控制矩阵

5.4仿真结果分析

第六章结束语

6.1结论

6.2问题与展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的论文