用于高炉炉缸内衬侵蚀预测的二步算法及其应用

摘要

为对高炉炉缸内衬侵蚀形貌进行预测，在前期工作中结合轮廓向量集和遗传算法，建立了精度较高的“反问题”模型。考虑到遗传算法在炉缸内衬侵蚀预测方面尚未完全普及，且其相关理论也较复杂，又提出一种仍基于轮廓向量集，但采用常见最优化方法的二步算法。该二步算法首先利用广义逆确定炉缸轮廓向量的最优初值，再针对此初值运用常见的内点法进行后续优化求解。以此算法为核心建立改进的高炉炉缸内衬侵蚀预测模型，通过应用于实际炉缸结构的算例校验该模型有效性，并将其与以遗传算法为核心的模型进行比较。研究结果表明：在相同自由度、编程平台以及计算机的前提下，以遗传算法和二步算法为核心的2种“反问题”模型计算精度相当，最大相对误差均小于1％。然而，值得关注的是，后者的模型更简单易行，且计算耗时仅为前者的20％左右．