分析了连铸-热轧区段混装一体化生产和加热炉群生产模式,并在此基础上建立了混装一体化生产下加热炉群调度模型.模型在满足加热炉生产工艺的基础上充分考虑了板坯进入加热炉前的等待时间和轧机空闲时间.采用禁忌搜索算法对模型进行了求解.最后,针对大批量少品种和小批量多品种两组板坯对某钢厂1580mm轧线非专用炉模式与专用炉模式分别进行了仿真.仿真结果表明连铸-热轧区段采用专用炉模式生产比传统的非专用炉模式生产能够明显提高加热炉热效率

针对轮式移动操作机器人的非完整性和不确定性,为其设计了鲁棒跟踪控制器.即采用分段运动学到动力学方法为移动平台设计动力学跟踪控制器,并分别为移动平台和机械手设计神经网络控制器,利用遗传算法来搜索神经网络的优化权系值,从而补偿平台与机械手间的不确定量.通过Matlab的Simulink以及CMEX文件对所设计的控制器仿真,结果表明此控制器具有较强的鲁棒性

分析了带有可调参数的Perry-Shanno无记忆拟牛顿方法的收敛性.证明了对于非凸目标函数,在非精确搜索条件下,参数在一定范围内,算法是收敛的

以某钢厂1580热连轧生产数据为基础,提出一种有限元与神经网络集成建模的方法.该方法首先对轧制过程的塑性变形进行有限元建模,然后结合有限元数值分析方法和智能技术的优点,实现有限元和神经网络的集成建模.集成模型中的神经网络模型为有限元模型提供参数调整的依据,并且在神经网络训练过程中使用改进的混沌粒子群优化算法对神经网络进行优化.通过与现场实际生产数据进行比较,验证了该模型的有效性

建立了钢铁企业技术素质评价指标体系,提出了技术素质评价指标的权重和隶属度的确定方法及模糊关系合成算法模型.利用11家钢铁企业的实际数据进行实证分析

针对转炉特钢流程轧钢工序、连铸工序的生产特点,对轧制计划规则生成进行了描述,提出了基于规则的轧钢生产计划排产启发式算法,给出了详细求解步骤.在分析实际生产状况的基础上,对连铸浇次计划生成规则进行了描述,建立了连铸浇次最优化模型,同时对生产排产系统进行了总体设计和技术架构.运用Delphi7.0和SQL Server2000开发了生产排产系统,并应用于中型转炉特钢厂,实践证明模型实用可靠,系统通用性强

提出了一种应用灰度击中击不中变换提取故障特征的方法.从待分析信号中指定若干个目标波形,由此计算得出击中击不中结构元素对,在每个采样点位置进行模式匹配,具有故障特征的波形段将具有较高的输出.应用于制氧厂驱动电机的碰摩信号和转子试验台的冲击信号,成功提取出削波特征和冲击特征.该方法与人工分析信号的思路接近,算法容易理解,可以作为从时域波形直接提取故障特征的一种有效方法

介绍了一个采用有限差分法开发的温度模型.该模型可预测热轧钢板在冷床加速冷却时横断面的温度变化,算法的精确性得到商业有限元软件包的验证.模型中考虑了实际生产中钢板在空气中、水平流区、水紊流区的温度演变,同时还可耦合实测的热物理参数进行计算,这有助于提高模型的精确度

采用烟气分析方法连续获得转炉炉内脱碳反应信息,通过倒推计算法研究了转炉吹炼过程中钢水脱碳速度转折点的临界碳含量.结果表明:熔池搅拌能对反应后期脱碳速度转变的临界碳含量影响比较大,随着底吹供气强度增加,搅拌强度增强,临界碳含量[C]d降低,当熔池搅拌能大于一定值时熔池搅拌能变化对临界碳含量[C]d影响不大.对于顶吹转炉,供氧强度对临界碳含量[C]d影响很大,随着供氧强度提高,临界碳含量[C]d显著降低

为提高决策树的适用性,以决策树在入侵检测中的应用为背景提出一种多标准的剪枝方法,使决策树程序能在参数调整后适应不同的应用.给出了用于描述决策树不同性能的一些参量,如稳定性、复杂度、分类能力等,用户可以根据具体情况对向量各分量的权重进行调整,逐步得到满足要求的决策树.实验结果表明,该算法能够根据入侵检测系统的具体需要,快速地构建相应的决策树,从而程序可被用于不同情况.该方法把由程序员决定决策树变成了由用户决定决策树,程序更通用,结果更合理