摘要：合理的轧制规程是使轧制过程达到最佳状态的重要保证。轧制规程涉及的有关数学模型和需要考虑的约束条件较多,因此其优化设计也较为复杂。应用遗传算法进行轧制规程优化设计,即以负荷均衡和板形良好为目标,在一定的约束条件下,对压下率分配比进行编码。通过遗传算子操作并保留每代优势个体,从而得到冷连轧轧制规程。对某1370冷连轧机进行设计比较,表明该方法优化速度快,适合在实际中应用。

摘要：基于中厚板轧制规程优化是多个连续决策变量的复杂非线性优化问题,以最小化轧制能耗为目标,建立轧制规程的能量优化设计模型;基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)进行轧制规程优化设计,通过规划最佳道次板厚分配实现轧制能耗目标最优;针对中厚板轧制生产特点及其对算法全局搜索能力和收敛速度的要求,提出一种改进PSO,通过构造新的惯性权重和加速系数非线性调整策略,平衡算法不同阶段的粒子全局搜索和精确搜索能力,引入局部平均值的同时构造非线性局部加速系数,以减小对收敛速度的影响。研究结果表明:改进PSO应用于轧制规程优化,能耗明显降低,全局搜索能力强且收敛速度快,综合性能比遗传算法、标准PSO及几种常用改进算法的优。

摘要：建立了冷连带轧机能耗最小、负荷分配最均衡及板形质量最优的多目标优化模型 ,介绍了运用模糊理论进行多目标优化轧制制度的方法。算例分析表明了该方法的有效性。

摘要：实测了 2 0 Mn Si钢因开轧温度低而导致的变形抗力增加值 ;分析现有轧制规程实现低温轧制的障碍 ;提出了实现低温轧制的优化压下规程。轧制实验证明 ,对于无扭转的连轧机 ,不改变现有硬件条件 ,可以实现 90 0℃开轧 ,有扭转的连轧机 ,根据现有条件重新配置轧机驱动电机 ,一般可以实现 95

摘要：针对冷连轧机在轧制过程中的多变量、强耦合、非线性等特点,以等相对负荷为目标,在现场和设备所受的约束条件下,应用基于遗传算法的混合蚁群算法进行规程优化设计,该方法首先利用遗传算法的随机搜索产生规程的初始信息素分布,然后充分利用蚁群算法的并行性、正反馈机制以及求解效率高等特性寻求最优解。该算法使用方便,对某1 370 mm 5机架冷连轧机进行设计比较,表明该方法计算精度高、收敛速度快、可满足在线控制需求。

摘要：合理的轧制规程是使轧制过程达到最佳状态的重要保证。规程设定中采用具有自学习功能的BP神经网络取代传统轧制力数学模型,选用Levenberg-Marquardt算法对轧制力进行预报。采用等相对负荷目标函数,考虑到现场和设备所受限制,确定约束条件。利用罚函数法将有约束的最优问题转换成无约束的最优问题,对某厂冷连轧现场规程进行了优化设计,并对优化前后的轧制规程进行了分析和比较,优化效果令人满意,满足实际生产要求。

摘要：冷轧不锈钢属于高端精品钢材,其生产过程控制系统是最复杂的工业控制系统之一,系统控制精度要求高、动态响应时间短、轧制速度快且工艺参数多。在不锈钢冷轧过程中,合理的轧制规程是保证冷轧不锈钢产品质量和生产效率的基础,其模型精度不仅会影响产品尺寸精度,而且会影响冷轧企业高端产品的研发拓展。为了提高冷轧不锈钢生产过程中的产品质量精度,同时考虑尽可能降低轧制过程总能耗,在深入研究传统负荷分配法和轧制规程计算原理的基础上,针对世界首套7机架不锈钢冷连轧机组,根据冷连轧生产工艺,设计了一种包含目标项和惩罚项的目标函数结构形式,选取电机功率均衡、轧制力均衡、压下分配合理、轧制能耗小、板形良好为目标,构建由5个单目标函数加权和组成的总目标函数,通过采用遗传算法对某850 mm不锈钢冷连轧机典型产品规格进行轧制规程优化计算,并与比例负荷分配法和Nelder-Mead单纯形法求解的轧制规程进行对比,从而确定最优的不锈钢冷连轧轧制规程。结果表明,遗传算法实现了所建立目标函数的高效求解,通过调整目标函数的权重系数,可以有选择地优化轧制规程,采用遗传算法优化轧制规程的计算精度、收敛速度和求解稳定性方面均满足在线控制要求,为高质量不锈钢冷轧生产奠定了基础。

摘要：此文介绍了利用数字计算机进行矩形截面环轧制的优化规程设计方法,优化是基于轧制过程的物理模型,考虑了各种轧制约束条件,结果符合实际生产情况,并且可使轧机容量得到充分利用,大大缩短轧制所需时间,节约材料与能源消耗。

摘要：介绍了板、带材压下规程及型材的孔型优化设计问题，并指出了设计特点与方法，给出了优化后的效果。为钢材及其它有色金属轧制规程的设计提供了设计方法。

摘要：综合考虑影响冷连轧轧制规程的多种因素,以等功率裕量和预防打滑为目标函数,建立了轧制规程多目标优化模型,并采用改进的自适应遗传算法对轧制规程进行优化设计。该算法解决了标准遗传算法早熟收敛、收敛速度缓慢等问题。在某钢厂1270mm冷连轧机的生产实践证明,优化后的规程实现了各机架功率相对均衡分配,降低了打滑发生的概率,提高了产品质量。