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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明属于冶金相关技术领域，其公开了一种基于NSGA‑II的转炉炼钢操作优化方法及设备，包括以下步骤：1基于转炉炼钢的样本数据集训练径向基函数神经网络模型，径向基函数神经网络模型的输出为终点温度及终点碳含量，2基于径向基函数神经网络模型计算得到终点温度及终点碳含量，继而构建转炉炼钢操作多目标优化数学模型；3采用基于交叉算子选择策略的NSGA‑II求解转炉炼钢操作多目标优化模型，以得到一系列非支配解；其中，求解时还采用了停滞逃脱策略；4自得到的非支配解中选择氧气供应量最小的解，也即x1*x2最小的解作为最佳操作参数选择方案。本发明提高了自动化程度及生产效率，降低能源消耗。
主权项：1.一种基于NSGA-II的转炉炼钢操作优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1基于转炉炼钢的样本数据集训练径向基函数神经网络模型，所述径向基函数神经网络模型的输出为终点温度TX及终点碳含量CX，输入为x＝[x1,x2,…x10]，x中元素分别表示氧气流量、吹氧时间、废钢量、铁水量、铁水温度、铁水碳含量、铁水锰含量、铁水磷含量、铁水硫含量及铁水硅含量；2基于径向基函数神经网络模型计算得到终点温度Tx及终点碳含量Cx，继而构建转炉炼钢操作多目标优化数学模型，转炉炼钢操作多目标优化数学模型的目标函数为： 式中，g1x是终点温度与目标温度的距离，T0是目标温度，g2x是终点碳含量与目标碳含量的距离，C0是目标碳含量，T0和C0由计划钢种确定，x＝[x1,x2,…x10]，x1,x2,x3是决策变量，分别表示氧气流量、供氧时间和废钢量；3采用基于交叉算子选择策略的NSGA-II求解转炉炼钢操作多目标优化模型，以得到一系列非支配解；其中，求解时还采用了停滞逃脱策略，即当适应度停止进化时，增大突变率Pm进而执行突变；4自得到的非支配解中选择氧气供应量最小的解，也即x1*x2最小的解作为最佳操作参数选择方案。
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百度查询： 华中科技大学 一种基于NSGA-II的转炉炼钢操作优化方法及设备
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