基于改进遗传算法的板坯温度计算

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板坯温度跟踪模型的计算温度是加热炉调控炉温的重要依据,精确的板坯计算温度是加热炉燃烧控制模型良好工作的前提。针对现场板坯温度跟踪模型的计算温度与实际温度误差较大的问题,从模型入手,以埋偶实验测得的实际值为依据,对板坯温度跟踪模型的关键参数总括热吸收率进行优化,从而提高模型的计算精度。由于遗传算法在全局优化方面具有较大的优势,因此针对总括热吸收率的特点对遗传算法进行改进,通过全局搜索得到总括热吸收率的最优设定。通过离线模型验证,该方法明显提高了模型的计算精度。 The calculation temperature of the slab temperature tracking model is an important basis for furnace temperature control. The exact slab calculation temperature is the prerequisite for good operation of the furnace combustion control model. Aiming at the problem that the calculated temperature of the slab temperature tracking model has large error with the actual temperature, starting from the model and based on the actual values ​​measured by the buried double experiment, the key parameters of slab temperature tracking model are optimized. , So as to improve the calculation accuracy of the model. Due to the advantages of genetic algorithm in global optimization, the genetic algorithm is improved based on the characteristics of summed heat absorption, and the optimal setting of total heat absorption rate is obtained through global search. Through the offline model verification, this method obviously improves the calculation accuracy of the model.
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