李兴强
- 作品数：5 被引量：31H指数：3
- 供职机构：燕山大学电气工程学院河北省工业计算机控制工程重点实验室更多>>
- 发文基金：“十一五”国家科技支撑计划国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：金属学及工艺自动化与计算机技术更多>>
- 自适应遗传算法在冷连轧负荷优化中的应用被引量：1
- 2009年
- 利用自适应遗传交叉变异策略,设计了一种冷连轧轧制负荷优化方法。以各机架相对压下率为自变量,以各机架轧制力相对均衡为优化目标,建立目标函数。通过与在某1370冷连轧机的负荷优化方法进行比较,仿真结果表明,自适应遗传算法具有搜索速度更快、收敛精度更高等优点,更适合在实际生产中应用。
- 魏立新李兴强刘泽杨景明
- 关键词：自适应遗传算法冷连轧机
- 基于自适应遗传算法的冷连轧轧制力模型自学习被引量：12
- 2010年
- 为提高轧制力模型的设定精度,以包含冷连轧带钢轧制过程变形区金属塑性变形和入口、出口弹性变形的Bland-Ford-Hill模型作为冷连轧轧制力模型,提出利用改进自适应遗传算法对平均变形抗力和摩擦系数进行寻优搜索,得出满足实际轧制力精度的平均变形抗力和摩擦系数,进而通过指数平滑法计算出平均变形抗力和摩擦系数的自学习系数,实验结果表明,该模型自学习后轧制力的设定精度可以满足在线控制的要求。
- 魏立新李兴强李莹杨景明
- 关键词：冷连轧轧制力模型自适应遗传算法自适应学习
- 基于改进自适应遗传算法的冷连轧轧制规程优化设计被引量：14
- 2010年
- 由于轧制过程中应力状况较为复杂,传统的轧制力数学模型难以达到冷连轧轧制精度的要求,通过分析应力状态系数的影响因素,确立径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络的输入层参数以及隐层节点数,从而建立轧制变形区的应力状态系数RBF神经网络模型预报模型,把预报值用于传统轧制力计算模型中计算轧制力,获得一种轧制压力修正模型。针对SRINVAS自适应遗传算法(SRINVAS's adaptive genetic algorithm,SAGA)容易陷入局部极小的缺点,设计出一种改进的自适应交叉和变异策略,以各机架轧制负载相对均衡为目标,对典型的两个钢种在1370五机架冷连轧机进轧制规程的优化,试验结果证明,改进的自适应遗传算法(Improved adaptive genetical gorithm,IAGA)具有比Srinvas自适应遗传算法收敛速度更快、精度更高等优点,前四机架负荷系数的标准差分别减小到0.0108和0.0090。
- 魏立新李兴强李莹杨景明
- 关键词：冷连轧径向基函数神经网络自适应遗传算法
- 基于自适应遗传算法的冷连轧负荷分配优化被引量：4
- 2009年
- 针对冷连轧轧制力模型精度低的问题,利用BP神经网络预测变形抗力和摩擦因数,并与现有的轧制力解析模型相结合,用来提高轧制力的设定精度,再以各机架轧制力等比例均衡分配为优化目标,采用改进的自适应遗传算法,设计了一种冷连轧负荷分配优化方法。通过对某五机架冷连轧机的负荷分配进行比较,结果表明自适应遗传算法具有比标准的遗传算法收敛性能更好、精度更高等优点,可以作为冷连轧负荷分配优化的新方法加以推广。
- 魏立新李兴强刘泽杨景明
- 关键词：自适应遗传算法冷连轧机
- 五机架冷连轧机轧制规程优化及模型自学习研究
- 轧制规程是板带生产的主要工艺技术内容，是轧机生产能力发挥、产品质量精度及板形质量的根本保证。提高带钢质量有两个方面：一是带钢咬入前轧制规程的优化设计;二是轧制过程的在线模型自适应与自学习。鉴于轧制过程影响因素复杂以及各影...
- 李兴强
- 关键词：冷连轧机自适应遗传算法变形抗力
- 文献传递
