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1、重庆大学硕士学位论文重钢烧结配矿优化研究姓名:黄玉明申请学位级别:硕士专业:冶金工程指导教师:白晨光;龚文渠20051001重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要本文采用线性规划、改进的线性规划方法、蒙特卡洛法和遗传算法等现代算法对烧结配料进行了优化研究,得到了不同的优化烧结配矿方案,并进行了实验室烧结杯实验和烧结矿的化学成分及转鼓指数、还原度指数等有关指标的测定。通过实验及检测结果,结合重钢的生产实际,分析了各种优化方案的可实施性,为指导重钢烧结生产和铁矿石采购,实现质优价廉烧结矿的生产提供可靠的理论依据和技术参考。通
2、过理论和实验研究表明:1、通过蒙特卡洛、遗传算法得出的配料方案在化学成分、转鼓指数、还原度指数方面都满足了生产要求,提高了烧结矿的质量,降低了成本。并且与当前的配料方案相比,各矿种的配比变化不大,生产中的可实施性很强。一般线性规划方法得到的配矿方案单纯地考虑了成本因素,所需澳矿数量超出了目前所能提供的数量。方案的可实施性较差。改进后的配矿方案在化学成分、转鼓指数满足了要求,还原速率较慢,需做进一步的实验验证。2、运用逐步分析的方法,从配矿的角度找出各矿种与烧结矿物理性能、冶金性能的关系,并在配矿过程中对其进行约束。
3、实际证明,这种方法对于改善烧结矿各种性能是行之有效的。3、在解决烧结配矿最优化问题时,一旦约束条件数目增多、形式复杂,蒙特卡洛法、遗传算法将会比线性规划能更有效地解决问题,由于遗传算法所特有的惩罚函数的原因,对于配料过程中的各种约束可以区分优先顺序,同时,遗传算法的收敛速度要比其它方法要好。关键词:烧结配矿,优化,线性规划,蒙特卡洛,遗传算法,逐步分析I重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTThethesisdotheresearchesonsinteringoptimizationwiththemodern
4、algorithmslikeLinearProgramming,ImprovedLinearProgramming,MonteCarlo,GeneticAlgorithms,andthendesignfourburdenprojects.Afterdoingtheexperimentwiththesinteringtube,measurethechemicalcompositions,rotorindex,andreductionratio.Thefeasibilityofprojects’gotafteranal
5、yzingtheexperimentdataandthepresentstatesofCQISCO.AlltheworkpreparesforthedirectingthepurchasingofrawandproductionofCQISCOtorealizethelowcostandgoodquality.Theresearchesindicate:1TheprojectsthroughMonteCarloandGeneticAlgorithmagreewiththecommandonchemicalcompo
6、sitions,physicalproperty,andmetallurgyproperty,approvethequality,andreducethecost.Comparingwiththecurrentproject,thenewprojectschangelittle,havingthestrongfeasibility.TheLinearProgrammingonlyconsiderthecost,thequantityofAustralianoreistoohightoorder.Sothefeasi
7、bilityisworse.ImprovedLinearProgramminggetthebetterlevelonrotorindexandchemicalcompositions,butthevelocityofreductionislow.Afurtherresearchisneeded.2Therelationfromthepointofviewofburdenamongthechemicalcompositions,physicalproperty,andmetallurgypropertyisstudi
8、edwithstepbystep-regression.Therelationisputintotheburdenoptimizationastherestrictioncondition.Thefactillustratesthemethodeffective.3Solvingthesinteringburdenoptimizationproblem,on