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基于模拟退火多种群遗传算法的C-Mn钢生产优化

Optimization of C-Mn Steel Industrial Process Using Multigroup Genetic Algorithm Based on Simulated Annealing
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摘要 模拟退火和多种群进化是改进遗传算法的两种主要手段 ,文章将这两种方法相结合 ,建立了基于模拟退火的多种群遗传算法 ,并将该算法应用于C Mn钢生产时内控成分和轧制工艺的优化 ,以满足用户对钢产品的力学性能和化学成分的要求。 Simulated annealing and multigroup evolution are two helpful methods,which can improve the performance of genetic algorithm.These methods are well combined and a multigroup genetic algorithm based on simulated annealing is derived and applied to the optimization of C-Mn steel industrial process.The satisfied chemical composition and process parameters can be derived according to the required mechanical properties.
出处 《宝钢技术》 CAS 2003年第1期18-22,共5页 Baosteel Technology
关键词 锰钢 多种群遗传算法 C—MN钢 内控成分 轧钢工艺 优化 Multigroup genetic algorithm C-Mn steel Internal controlled composition Rolling technology Optimization
  • 相关文献

参考文献4

二级参考文献3

  • 1王雪梅,硕士学位论文,1995年
  • 2Lin F T,IEEE Trans SMC,1993年,23卷,6期,1752页
  • 3Qi Xiaofeng,IEEE Trans Neural Netw,1994年,5卷,1期,120页

共引文献223

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