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基于粒子群优化算法的热轧厚板工艺性能优化
  • ISSN号:1003-9996
  • 期刊名称:《轧钢》
  • 时间:0
  • 分类:TG335.55[金属学及工艺—金属压力加工] TG334.9[金属学及工艺—金属压力加工]
  • 作者机构:[1]东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室,辽宁沈阳110004
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50474086)及教育部“新世纪优秀人才”支持计划(NECT-04-0278)
中文摘要:

为改善热轧厚板的强度和屈强比,结合粒子群优化算法,利用神经元网络建立了粗轧开轧温度、中间坯厚度、终轧温度、终冷温度及冷却速率等生产工艺参数与钢板强度的关系模型,并进行了优化。优化结果与实验室热轧实验及工业试生产结果的对比表明,本模型能有效地优化厚板生产过程的工艺参数,从而为最优工艺或柔性化生产工艺的设计提供依据。

英文摘要:

A model for processing and properties optimization based on artificial neural network and PSO (Particle Swarm Optimization) algorithm was proposed. In order to obtain the desired strength and lower yield/ strength ratio, the relationship of plate strength and parameters, such as rough rolling temperature, temperature-holding thickness, finish rolling temperature, finish cooling temperature and cooling rate were establised and optimized. The experimental results and industrial trials showed that the optimized results were in good agreements with the experimental ones, The model can be applied to the optimal design for processing parameters in plate rolling.

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期刊信息
  • 《轧钢》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国钢铁工业协会
  • 主办单位:中国钢研科技集团有限公司
  • 主编:丁波
  • 地址:北京市学院南路76号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:sr@263.net.cn
  • 电话:010-62182474
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-9996
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2466/TF
  • 邮发代号:82-869
  • 获奖情况:
  • 全国冶金优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版)
  • 被引量:5769