检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]上海大学机电工程及自动化学院,上海200072
出 处:《上海金属》2005年第4期39-42,共4页Shanghai Metals
摘 要:针对难以用实验来研究工艺参数对铸坯温度场影响的情况,提出了一种在冶金冷却条件指导下的启发式GA (遗传算法)数值模拟优化方法,为优化工艺参数提供理论依据。并在优化基础上采用MIMO (多输入多输出)系统PID (比例积分微分)控制器实现二冷段配水的优化控制,改善了铸坯的质量。A heuristic genetic algorithm (GA) of numerical simulation guided by metallurgical constraints was put forward to study the influence of technological parameters on the temperature field of steel billets which could not be performed by experiment.The theoretical foundation for optimization process parameters was found by this way,therefore,the controller with MIMO (multiple-input multiple-output)-PID (proportional-integral-derivative) function was adopted to achieve the optimization of the water distribution in the secondary cooling zone and to improve the billet quality.
关 键 词:温度场 参数优化 二次冷却 数学模拟 水控制 连铸坯 优化工艺参数 比例积分微分 多输入多输出 优化方法 数值模拟 遗传算法 冷却条件 优化控制 MIMO 启发式 二冷段 控制器 PID 冶金
分 类 号:TF341.6[冶金工程—冶金机械及自动化] TK124[动力工程及工程热物理—工程热物理]
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