基于粒子群算法的粗轧宽展控制模型优化仿真  

Simulation research on optimizing width expansion model of roughing mill based on particle swarm optimization algorithm

作　　者：符强[1] 夏瑛[2] 张华[3] 刘国平[3] 

机构地区：[1]南昌大学自动化工程学院,江西南昌330029 [2]宝山钢铁股份有限公司 [3]南昌大学

出　　处：《冶金自动化》2003年第3期1-4,共4页Metallurgical Industry Automation

基　　金：宝山钢铁股份有限公司重点科研项目(BG010103)

摘　　要：粒子群优化算法因为其简单可行以及效果显著而越来越广泛地被应用于模型优化中,采用粒子群算法对粗轧宽展控制模型进行优化,解决了传统方法难以解决的问题,结果表明优化后的模型效果明显优于原来模型,体现了粒子群算法在优化领域的优越性。Due to the simplicity and the prominent effect, particle swarm optimization(PSO) algorithm is applied in model optimization more and more frequently and it was used to optimize the mathematical model for the width expansion. The result from the computer simulation demonstrated the algorithm's validity and effectiveness. 

关 键 词：粒子群优化 遗传算法 粗轧 宽展 控制模型 仿真 

分 类 号：TG334.9[金属学及工艺—金属压力加工] TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]