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1、冷軋帶肋鋼筋由于自身的優(yōu)點(diǎn),在建筑等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,帶來(lái)了明顯的技術(shù)經(jīng)濟(jì)效益。但在生產(chǎn)中也存在著一些問(wèn)題,因此有對(duì)冷軋工藝優(yōu)化和控制產(chǎn)品質(zhì)量研究的必要。 現(xiàn)代優(yōu)化方法包括禁忌搜索、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模擬退火、遺傳算法及拉格朗日松馳等方法;這些方法涉及物理進(jìn)化、人工智能、數(shù)字物理科學(xué)、神經(jīng)系統(tǒng)和統(tǒng)計(jì)力學(xué)等概念,適合解決一些不能單純用數(shù)學(xué)方法來(lái)解決的實(shí)際問(wèn)題。本文在對(duì)冷軋鋼筋生產(chǎn)工藝和產(chǎn)品質(zhì)量研究的基礎(chǔ)上,針對(duì)冷軋鋼筋工藝參數(shù)優(yōu)化
2、這一復(fù)雜的實(shí)際組合優(yōu)化問(wèn)題,以產(chǎn)品的抗拉強(qiáng)度和延伸率作為最終優(yōu)化目標(biāo),找到了一條多目標(biāo)優(yōu)化的合理途徑,基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模擬退火一改進(jìn)遺傳算法建立了冷軋帶肋鋼筋工藝參數(shù)的優(yōu)化系統(tǒng),從而可以獲得最優(yōu)的工藝參數(shù)組合。 對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP算法進(jìn)行了深入研究,針對(duì)其缺點(diǎn)從結(jié)構(gòu)和算法上對(duì)標(biāo)準(zhǔn)BP算法進(jìn)行了改進(jìn)。利用改進(jìn)BP算法,建立了冷軋帶肋鋼筋工藝的現(xiàn)代優(yōu)化方法的建模和仿真預(yù)測(cè)子系統(tǒng),其中可以建立高精度、高穩(wěn)定性的關(guān)系模型,可以較準(zhǔn)
3、確地預(yù)測(cè)冷軋帶肋鋼筋產(chǎn)品的力學(xué)性能,建立的關(guān)系模型將作為工藝參數(shù)優(yōu)化的知識(shí)源。 在對(duì)標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法認(rèn)真研究的基礎(chǔ)上,提出了一個(gè)遺傳算法的改進(jìn)策略。在分析改進(jìn)遺傳算法和模擬退火算法在各自的優(yōu)勢(shì)后,提出了一種高效綜合的模擬退火一改進(jìn)遺傳算法。在建模和仿真預(yù)測(cè)子系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,建立了基于模擬退火一改進(jìn)遺傳算法的優(yōu)化子系統(tǒng),此系統(tǒng)針對(duì)多工藝參數(shù)和雙目標(biāo)函數(shù)的冷軋優(yōu)化問(wèn)題,可以進(jìn)行準(zhǔn)確、高效的工藝優(yōu)化。 論述了質(zhì)量控制的背景和意義以及
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