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《东北大学》 2008年
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基于遗传算法的电弧炉供电曲线的优化

孙明强  
【摘要】:在电弧炉炼钢过程中,合理的供电策略不仅能保证操作顺利进行,而且有助于降低电耗、电极损耗和炉壁侵蚀,缩短冶炼周期,带来良好的经济效益。 本文在查阅了大量国内外相关文献的基础上,结合现代电弧炉的电气特性,根据现场数据对非线性电抗模型进行了回归分析,并在深入研究电弧炉电热特性和冶炼过程能量守恒的基础上,建立了基于经济指标的电弧炉供电模型,该模型以吨钢电耗最小、冶炼时间最短和电极消耗最少为目标,实现了电弧炉供电制度的整体优化。 基于经济指标的电弧炉供电模型是一个带约束的多目标混合整数非线性规划问题,对比传统优化方法和遗传算法求解此类问题的优势和不足,本文提出了面向约束处理的遗传算法和混合编码的NSGA-Ⅱ算法,面向约束处理的遗传算法主要解决了约束难以处理的问题,而混合编码的NSGA-Ⅱ算法解决了混合整数变量和多目标的问题。接着用C++实现了这两种算法。 最后以上海某钢厂3#电弧炉为背景,应用面向约束处理的遗传算法和混合编码的NSGA-Ⅱ算法实现了对电弧炉供电模型的求解,并对仿真结果进行了分析,制定了合理的供电曲线。此外,为了把优化算法应用到实际中,本文还根据电弧炉控制系统的体系结构设计了电弧炉供电曲线优化软件。
【学位授予单位】:东北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TM924.4

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