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基于鋼水“脫氧合金率”配料的優(yōu)化方案

2019-05-28 11:24:30郝百川王悅申亞芳
經(jīng)營(yíng)者 2019年9期
關(guān)鍵詞:層次分析法

郝百川 王悅 申亞芳

摘 要 隨著高附加值鋼的需求日益增加,其對(duì)合金料中含量及種類(lèi)都有特定的要求。本文建立了基于層次分析法的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系結(jié)構(gòu),采用遺傳算法,以鋼水質(zhì)量及投入合金料的配比為約束條件,鋼水脫氧合金化后合金收得率及合金化成本問(wèn)題進(jìn)行了分析。

關(guān)鍵詞 合金收得率 相關(guān)性分析 層次分析法 遺傳算法

一、引言

隨著現(xiàn)代煉鋼工藝的進(jìn)步,對(duì)鋼材性能及質(zhì)量的要求越來(lái)越高。目前,只有國(guó)內(nèi)部分鋼鐵企業(yè)引進(jìn)脫氧合金化模型,實(shí)現(xiàn)在線(xiàn)預(yù)測(cè)加入合金料的含量。然而,其他煉鋼工廠則采用某種合金元素的固定收得率或經(jīng)驗(yàn)值添加相應(yīng)的合金料,易造成合金元素含量有誤或成本過(guò)高。因此,我們急需優(yōu)化鋼水合金料配比,降低經(jīng)濟(jì)損失。

二、利用遺傳算法優(yōu)化鋼水脫氧合金化成本

(一)約束條件

有關(guān)鋼水的脫氧化合金方面因素,需要考慮鋼水的質(zhì)量以及消費(fèi)總成本兩方面的約束,在鋼水脫氧合金化的前提下,需保證鋼水質(zhì)量,且后期需要對(duì)合金進(jìn)行脫碳處理,含碳元素的合金料不宜加入過(guò)多,否則會(huì)為后期脫碳制造麻煩;對(duì)于消費(fèi)總成本,在保證脫氧合金化的同時(shí),不可使所需添加有關(guān)的合金料成本過(guò)高,應(yīng)在合理的脫氧合金化條件下,找出優(yōu)良的成本,從而確定最優(yōu)合金配料方案。[1]

(二)目標(biāo)函數(shù)的確定

鋼水脫氧合金化的成本優(yōu)化問(wèn)題是一個(gè)復(fù)雜的非線(xiàn)性問(wèn)題,設(shè)計(jì)因素較多。在鋼鐵的冶煉過(guò)程中,通過(guò)脫氧及合金化等手段將裝入的合金原料冶煉成合格的鋼水,在滿(mǎn)足成品鋼冶煉要求的情況下,不斷調(diào)整合金料的含量與種類(lèi)。煉鋼原料的成本優(yōu)化包括兩方面的內(nèi)涵,首先必須達(dá)到鋼鐵冶煉的標(biāo)準(zhǔn),其次是合金料的成本與優(yōu)化,追求的理念就是單位體積的鋼水的成本達(dá)到最優(yōu)。即在得到相同數(shù)量及質(zhì)量的鋼水時(shí),合金料的有效成本最低。[2]

所需的遺傳算法中遺傳操作是選擇個(gè)體進(jìn)行遺傳操作,相同等級(jí)值選擇擁擠大的個(gè)體,不同等級(jí)值的個(gè)體間,選擇等級(jí)高的個(gè)體。選擇這些符合條件的父代個(gè)體進(jìn)行交叉,變異操作,產(chǎn)生過(guò)渡子代。[3,4]本框架采用模擬二進(jìn)制交叉。交叉公式方法如下:

其中:Ci,k為第i個(gè)子代的第k個(gè)基因,pi,k為選擇的父代。其中βk為概率密度服從下式(12)和(13)的隨機(jī)值。

父代的變異操作:

三、算法的設(shè)計(jì)

第一,隨機(jī)產(chǎn)生N個(gè)初始解,即為初始化種群,相當(dāng)于在所有可行性路線(xiàn)當(dāng)中隨機(jī)選擇編號(hào)組合作為初始解;第二,用輪盤(pán)賭策略確定個(gè)體的適應(yīng)度,判斷是否符合優(yōu)化準(zhǔn)則,若符合,輸出最佳個(gè)體及其最優(yōu)解,結(jié)束,否則,進(jìn)行下一步;第三,依據(jù)適應(yīng)度選擇再生個(gè)體,適應(yīng)度高的個(gè)體被選中的概率高,適應(yīng)度低的個(gè)體被淘汰;第四,按照一定的交叉概率和交叉方法,生成新的個(gè)體;第五,按照一定的變異概率和變異方法,生成新的個(gè)體;第六,由交叉和變異產(chǎn)生新一代種群,返回步驟2;第七,輸出結(jié)果。

四、算法的求解

設(shè)初始種群大小為50,單點(diǎn)交叉概率為0.85,單點(diǎn)變異概率為0.01,進(jìn)化100代,分別進(jìn)行10次隨機(jī)搜索。給出所有節(jié)點(diǎn)的OD數(shù)據(jù)、距離等基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),每一對(duì)首末站先找出最符合約束條件的距離最短的9條線(xiàn)路,結(jié)合模型中的目標(biāo)函數(shù)和約束條件,從而得出最優(yōu)合金配料方案:

五、結(jié)語(yǔ)

關(guān)于如何實(shí)現(xiàn)鋼水脫氧合金化的配料優(yōu)化方案這一問(wèn)題,采用多目標(biāo)遺傳算法,在保證鋼水中多種元素含量的同時(shí),降低工藝生產(chǎn)中的有效成本,即入爐成本與合金收得率的比值,綜合考慮C和Mn兩種元素的收得率。最重要的是進(jìn)行合理創(chuàng)新,擴(kuò)大鋼材的適用性,使其更具穩(wěn)定性,實(shí)現(xiàn)節(jié)約型鋼廠建設(shè)。

(作者單位為華北理工大學(xué)冶金與能源學(xué)院)

參考文獻(xiàn)

[1] 姚斌.基于改進(jìn)模糊綜合評(píng)價(jià)與復(fù)合權(quán)重對(duì)隧道涌突水風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J].水利科技與經(jīng)濟(jì),2019,25(03).

[2] 甘露.雜交稻7個(gè)米質(zhì)性狀的變異及相關(guān)性分析[J].雜交水稻,2019(2).

[3] 張煜培.基于多目標(biāo)遺傳的頻譜切換目標(biāo)信道序列設(shè)計(jì)算法[J].計(jì)算機(jī)工程,2019,45(02).

[4] 趙炎軍.多目標(biāo)遺傳算法優(yōu)化金蕎麥的提取工藝[J].中國(guó)現(xiàn)代應(yīng)用藥學(xué),2018,35(12).

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