基于神经网络预测控制的转炉终点优化控制

基于转炉静态模型控制的终点优化控制,可为后期冶炼提供更精准的入炉主辅料配给信息,进而提高终点碳温的一次倒炉命中率。以神经网络预测控制理论为指导,采用BP网络作为转炉系统的辨识预测模型,并利用改进的粒子群算法(PSO)作为网络预测控制器的最优化算法,对影响转炉终点碳温的入炉主控量——吹氧量和废钢加入量进行寻优,从而实现对终点碳温的优化控制。最后,采用某钢厂的实际生产数据进行验证,结果表明所建立的优化控制模型可有效快捷地实现终点碳温的优化控制。

基于辅料资源运行特性的炼钢终点优化控制

炼钢终点的准确控制是炼钢厂确保生产有序合理、保证钢水质量的重要前提。从辅料资源运行特性的角度分析了炼钢终点控制过程工艺,并在此基础上建立了以改进粒子群优化算法求解的终点优化控制模型,得出了终点优化控制策略。试验结果表明,终点预报误差ω(ΔC)<±0.03%的命中率提高至93.1%,ω(ΔT)<±12K的命中率为94%,补吹氧时间为2.5min,辅料资源量节约15%左右,该模型达到了较好的优化效果。

基于辅料成本控制的京唐脱磷炉终点优化模型

为了增加转炉双联工艺终点控制精度,降低生产成本,以物料平衡和热平衡为理论基础,结合京唐生产数据,应用C#软件设计双联工艺辅料加入及成本计算模型。通过该模型分析在一定铁水条件和钢水条件下,改变脱磷炉终点碳含量、温度和磷含量对整个双联工艺石灰、白云石、矿石及加热剂的加入量和成本的影响。结果表明,终点温度和成分的变化对上述辅料加入量均有影响,其中加热剂用量对辅料成本影响最为显著,因此,在满足脱碳炉终点要求以及废钢用量的情况下,应尽量减少加热剂的使用。当脱磷炉终点w([P])和温度不变时,脱磷炉终点w([C])越高,辅料成本越低,因此,在脱磷炉中要尽量少脱碳,脱到碳质量分数为3.635%,此时加入的辅料成本最低;当脱磷炉终点w([C])和w([P])不变时,脱磷炉终点温度越低越好,但在温度低于1 333℃时,由于脱碳炉加热剂的加入,成本大幅提高;当脱磷炉终点w([C])和温度不变时,应该利用脱磷炉的低温条件,尽量多脱磷,在现有工艺技术条件下,终点w([P])在0.029%～0.033%变化时,辅料成本最低。

基于IPSO优化BP的转炉炼钢终点预测研究

针对BP算法局部停滞、收敛缓慢的不足,提出粒子速度与位置的一种更新策略并优化BP,从而构建了改进PSO-BP终点预报模型;以一组UCI标准数据验证所提模型的优越性。在此基础上,以某钢厂采集的实际生产数据为训练样本,均方误差为适应度函数,应用PSO算法对影响炼钢终点的关键工艺参数进行优化。实验结果表明,所提方法能够更好、更快的获得转炉炼钢中的工艺参数,且以此工艺参数进行实验,转炉炼钢的倒炉命中率有所提高。

枪弹弹头全弹道综合优化方法研究

为描述枪弹的射击过程与其侵彻能力,将基于热力学原理的经典内弹道模型、描述弹丸飞行斜距的质点弹道模型以及描述穿甲厚度的终点弹道模型相联系,建立了枪弹全弹道数学模型。以弹药装药量、弹头质量、弹头弧形部长度、圆柱部长度以及尾锥部长度作为优化设计变量,将提升枪弹弹头在射程距离处的侵彻能力作为优化目标,考虑枪弹结构设计尺寸约束和安全性约束条件,建立枪弹的全弹道优化设计模型,采用遗传算法对其求解,仿真结果表明,优化后的装药量、弹头质量、以及弹丸尺寸的设计参数组合能更有效地提升弹丸的穿甲能力。相比于初始设计,优化后方案在相同射程距离处击中硬度钢板时,飞行时间减少5.47%,着靶速度提升10.21%,穿甲厚度提升21.16%。