辊底式连续退火炉钢温模型分析

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1、东北大学硕士学位论文目录3．3模拟退火算法(SA)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．263．3．1模拟退火算法流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯263．3．2模拟退火算法冷却进度表的参数分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯283．4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．30第4章基于神经网络的出钢温度模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯314．1BP神经网络设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．3l4．2基于L．M算法改进BP神经网络⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．334．3模型仿真与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

2、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．384．4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．40第5章连续式退火炉钢温模型优化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯415．1基于GA优化神经网络模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一415．1．1GA优化神经网络原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．425．1．2GA优化神经网络算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．425．1．3模型仿真与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯475．2基于SA优化神经网络模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯495．2．1SA优化神经网络算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

3、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．505．2．2模型仿真与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯525．3基于SA—GA优化神经网络模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯545．3．1SA．GA优化神经网络原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯545．3．2SA—GA优化神经网络流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯555．3．3模型仿真与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯575．4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．59第6章结论与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯61参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

4、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．63致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯67攻读硕士期间参加项目科研情况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一69一VT东北大学硕士学位论文第1章绪论1．1课题研究背景及实际意义在材料领域，20世纪被称为钢铁材料世纪。钢铁生产技术的迅猛发展，形成了自动化程度很高的大规模生产流程。世界钢产量从1900年得3104万吨猛增到2000年得84600万吨，增长了27倍。2l世纪钢铁仍是主导地位的结构材料，没有一种材料能够全面代替钢铁。我国的钢产量于1996年达到1亿吨，居世界首位。2002年我国钢产量己达到1．8亿吨，相对于世界水半是很高的，体现了我国钢材

5、结构的一大特色。由于近年来全国能源、交通、农田水利、房屋建设等基础设旄的建设，其中对线棒材的需求量急剧增大。棒材生产过程主要包括：冶炼、炉外精炼、连铸、连轧、精整等过程。精整是棒材生产的最后一步，热处理是其中重要的一步。退火是金属热处理的重要工序。退火炉是冶金工业中相当重要的炉窑之一，它既是高温化学反应器，又是庞大而结构复杂的热工设备。随着对钢坯退火质量提出了更高的要求，也就需要我们对退火炉实现更好精度的控制，于是退火炉钢温模型的研究日益为国内大型钢铁企业所重视。本文以大连钢厂棒材生产线精整段辊底连续退火炉为研究对象。辊底式连续退火炉的主要功能是把棒材加热到设定的退火温度、保温并在适当

6、的冷却速度下冷却到设定温度，实现棒材热处理的工艺要求。通过对退火炉建立合理的模型，并依据模型对炉温设定值进行优化，可以确保退火质量，增加棒材的产量，并减少能源消耗，对优化生产工艺具有重要意义。1．2系统建模与辨识系统建模，是指借助有关概念、变量、规则、逻辑关系、数学表达式、图形和表格等对工业过程系统的一般性描述。由于大部分系统模型都是表现为数学表达式和公式的形式，所以系统模型又常常被称为数学模型。数学模型分为静态模型和动态模型两类。静态模型主要用于工业过程的设计、分析和静态优化；动态模型主要应用于生产过程的在线分析和控制【l】。建模方法主要方法主要包含二种方法：机理建模与系统辨识。机理

7、建模方法虽然物理意义明了、准确度高、适应性强【2]【31，但必须对系统作深入的研究分析，特别是对_丁比较复杂的系统，要得到一个满意的结果往往比较困难，所以想描述输入与输出的动态关系，需要进行系统东北大学硕士学位论文第1章绪论辨识。1．2．1建模过程由于需要建立数学模型的实际问题是多种多样的，所以不能指望用一种一成不变的方法来建立它们的数学模型，因此建模方法也是多种多样的。然而，各种建模方法的建模过程大体相同。一般的建模过程如下：(1)形成问题。