等效换热系数是热连轧机工作辊温度场仿真模型的核心输入参数，多采用遗传算法优化得到，某1800 mm 热连轧机存在品种、规格交替轧制，等效换热系数的准确计算比较困难.选取多组典型工艺条件下的工作辊下机后表面温度作为优化目标，采用多目标遗传算法进行优化，并通过改变遗传算子有效避免了算法早熟及局部收敛等问题，获取了具有较强适应性的等效换热系数.仿真和实测数据的对比结果证明了优化模型的可靠性.利用仿真模型分析了主要工艺参数对工作辊热凸度的影响，并提出同宽交替时，工作辊热凸度随轧制进程呈指数变化，而在品种、规格交替编排轧制工艺下相邻带钢轧制时工作辊热凸度存在6-21.8μm 的波动，且随轧制进程趋于稳定

应用ABAQUS有限元软件对平整轧制过程进行三维弹塑性建模及仿真研究,通过温度场模拟入口带钢的初始板形缺陷,利用刚性工作辊的辊形变化综合表达各板形控制手段对承载辊缝形状的调控功效.基于以上力学模型,针对具有初始板形缺陷的带钢,仿真研究平整轧制后带钢的板形缺陷及其与初始板形缺陷及平整工艺条件的关系,揭示带钢平整轧制过程中板形缺陷的遗传与演变的规律.仿真计算结果表明,承载辊缝形状是决定带钢板形缺陷遗传和演变的最主要因素,轧前带钢的初始板形缺陷的程度,即最大纵向延伸差的大小,对平整后带钢的板形缺陷仅有一定程度的遗传性影响

教学内容 本章讲述模糊控制与传统控制的相互关系、模糊神经网络控制、模糊控制和遗传算法的相互联系与区别、模糊控制与基于知识系统的交叉和融合。 教学重点 重点内容是讲述模糊控制与传统控制的相互关系，模糊系统与神经网络、遗传算法、基于知识的学习系统的相互联系以及交叉融合。 教学难点 对模糊控制与传统控制、神经网络控制、遗传算法以及基于知识的系统的区别和联系的准确把握和理解，学会用发展和联系的观点看待智能控制学科的发展。 教学要求 要求学生基本了解模糊控制与传统控制、神经网络控制、遗传算法以及基于知识的系统的区别和联系。 通过本章的学习，进一步加深对智能控制特点的理解，学会用发展和联系的观点看待智能控制学科的发展，从而培养学生创常新意识和能力，形成正确的工作方法

订单接受与不相关并行机调度是订单接受与订单调度的联合决策, 广泛存在于面向定制的多品种混合生产环境中. 针对这一问题, 考虑了顺序与机器依赖的安装时间以及可加工机器限制, 并以最小化总成本为优化目标. 其中, 总成本由被接受订单的总拖期成本和被拒绝订单的总拒绝成本构成. 通过分析订单拒绝对目标的影响, 提出了列表拒绝方法和订单拒绝规则, 进而设计了协同进化遗传算法. 算法将染色体编码分解为订单列表和订单指派两个个体, 提出了基于列表拒绝方法的解码方案来进行订单拒绝决策. 由于两个个体相互独立, 且二者的进化约束不同, 因而引入协同进化策略, 并根据个体的编码特征, 分别采用单亲遗传算子和传统遗传算子进行遗传操作. 数据实验验证了算法的有效性和求解效率, 并对问题规模和订单拒绝成本对算法性能的影响进行了分析

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一、生物安全 二、生物伦理 生物安全:是指生物技术从研究、开发生产到实际应用整个过程中的安全性问题目的:就是要对生物技术活动本身及其产品(主要是遗传操作的基因工程技术活动及生其产品)可能对人类和环境的不利影响及其不确定性和风险性进行科学评估,并采取必物要的措施加以管理和控制,使之降低到可接受的程度,以保障人类的健康和环境的安全。安核心:安全评估和风险控制

在可重入冷拔无缝钢管生产的计划和调度中,根据四个条件对工件进行组批,通过规则假设把组批后的批钢管看作单个加工工件,建立以最后完工时间、交货期满意度和机器总负荷为目标的多目标组批排序优化模型,设定其约束条件,采用基于Pareto的混合遗传算法对模型进行优化求解.通过算例证明该模型的有效性和合理性

提出基于IGA模型的热连轧精轧机组负荷分配的智能优化新方法,该方法具有计算精度高、速度快等特点,且适合在线计算.实验数据对比分析结果表明了该方法的有效性,为热连轧精轧机组轧制规程的智能优化设计提供了一条新途径

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