戴前伟
,
江沸菠
中国有色金属学报
粒子群优化算法是一种启发式的全局优化算法,将其与 BP 神经网络结合,能够有效地改善 BP 神经网络在进行电阻率层析反演中的收敛速度和求解质量。提出一种基于混沌振荡的粒子群算法,使用混沌振荡曲线来自适应调整惯性权重w以提高PSO算法的全局寻优能力,并使用其训练和优化BP神经网络的权值和阈值。比较不同隐含层节点数目和惯性权重w值对反演结果的影响,并给出混沌振荡PSO-BP算法非线性反演的具体实现方案。对均匀半空间中异常体理论模型进行反演,实验结果表明:混沌振荡PSO-BP不依赖初始模型,在稳定性和准确性上优于BP反演和标准PSO-BP反演,成像质量优于最小二乘法反演的。
关键词:
电阻率层析成像
,
非线性反演
,
粒子群优化
,
反向传播网络
,
混沌序列
王志军
钢铁研究
前滑模型对热轧生产参数的设定有重要意义.基于Orowan微分方程和Sims假设,建立了热轧前滑理论模型,并把该理论模型中相关的3个参数(轧辊半径、入口厚度、出口厚度)优化为2个无单位的参数,采用统计分析法得到简易的经验模型,并分析了各因素的影响.现场实测数据表明:前滑模型计算的最大绝对误差是0.001,最大相对误差是6.93%,能满足在线生产要求.
关键词:
热轧
,
前滑
,
数学模型
,
统计分析法
,
相关参数
姚桐
,
刘拥军
,
陈旋
,
吕书刚
钢铁
近年安钢铁前采取一系列先进的精料技术与强化措施,不断提高进厂原料成分的稳定性,使烧结矿质量性能,特别是强度与冶金性能有了很大的改善,高炉冶炼取得新进展.
关键词:
原料
,
精料技术
,
高炉冶炼
谢海波
,
张中平
,
刘相华
,
王国栋
钢铁研究学报
为提高热轧带钢层流冷却卷取目标温度的控制精度,根据冷却过程的传热机理,分析了带钢层流冷却的传热过程.在此基础上,给出了冷却控制的空冷和水冷预测数学模型,分析并阐述了层流冷却控制系统的前馈控制算法及其在实际控制中的应用.本前馈控制的使用效果良好,具有较高的目标卷取温度控制精度,能满足生产的需要.
关键词:
热轧
,
带钢
,
层流冷却
,
预测模型
,
前馈控制