基于粒子群算法的冷连轧负荷分配方法研究



基于粒子群算法的冷连轧负荷分配方法研究

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基于粒子群算法的冷连轧负荷分配方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第1章绪论	第11-17页
1.1 选题的背景和意义	第11-12页
1.2 国内外冷连轧的发展概况	第12-13页
1.3 冷连轧负荷分配的研究进展	第13-16页
1.3.1 传统分配方法	第13-14页
1.3.2 智能优化的算法	第14-15页
1.3.3 粒子群算法在负荷分配中的应用	第15-16页
1.4 本文的主要研究内容	第16-17页
第2章冷连轧机轧制模型研究	第17-27页
2.1 轧机系统的机械结构及参数	第17-19页
2.1.1 机械结构	第17-18页
2.1.2 驱动轧辊电动机的主要参数	第18-19页
2.2 轧制过程主要数学模型	第19-26页
2.2.1 轧制力模型	第19-21页
2.2.2 前滑模型	第21-22页
2.2.3 应力状态系数	第22-23页
2.2.4 张力模型	第23-24页
2.2.5 轧制力矩、轧制功率模型	第24-26页
2.2.6 轧制速度模型	第26页
2.3 本章小结	第26-27页
第3章基于粒子群的多目标优化算法的研究	第27-51页
3.1 多目标问题描述	第27-29页
3.2 粒子群算法	第29-32页
3.2.1 基本概念	第29-31页
3.2.2 算法流程	第31-32页
3.3 多目标粒子群算法的研究	第32-36页
3.3.1 算法流程	第32-33页
3.3.2 精英保留与多样性保留策略	第33-35页
3.3.3 约束处理	第35-36页
3.4 基于高度因子的多目标粒子群算法	第36-39页
3.4.1 高度因子的引入	第36-37页
3.4.2 基于高度因子的多目标粒子群算法的设计流程	第37-39页
3.5 测试与仿真	第39-49页
3.5.1 基准测试函数	第39-40页
3.5.2 性能评价指标	第40-41页
3.5.3 仿真实验	第41-49页
3.6 本章小结	第49-51页
第4章基于粒子群的优化算法在负荷分配中的应用研究	第51-65页
4.1 目标函数的建立	第51-55页
4.1.1 等功率裕度目标函数	第51-52页
4.1.2 预防打滑目标函数	第52-53页
4.1.3 轧制能耗目标函数	第53-54页
4.1.4 各个目标函数之间关系	第54-55页
4.2 约束条件的确定	第55-57页
4.2.1 最大轧制力的约束条件	第55页
4.2.2 压下率和轧制力矩约束条件	第55页
4.2.3 张力约束条件	第55-56页
4.2.4 速度约束条件	第56-57页
4.3 基于多目标粒子群算法的冷连轧负荷分配优化	第57-64页
4.3.1 基于MOPSO算法的冷连轧负荷分配优化	第57-59页
4.3.2 基于HF-MOPSO算法的冷连轧负荷分配优化	第59-61页
4.3.3 仿真实例对比分析	第61-64页
4.4 本章小结	第64-65页
第5章总结与展望	第65-67页
5.1 本文总结	第65页
5.2 研究展望	第65-67页
参考文献	第67-73页
致谢	第73-75页
研究生期间研究成果	第75页

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