转炉炼钢优化.doc

转炉炼钢优化2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》(以下简称为“竞赛章程和参赛规则”,可从全国大学生数学建模竞赛网站下载)。我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的,如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺,严格遵守竞赛章程和参赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为,我们将受到严肃处理。我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会,可将我们的论文以任何形式进行公开展示(包括进行网上公示,在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等)。我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写):B 我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话):所属学校(请填写完整的全名):参赛队员(打印并签名):(打印并签名): (论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致,只是电子版中无需签名。以上内容请仔细核对,提交后将不再允许做任何修改。如填写错误,论文可能被取消评奖资格。)日期:2013年月日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):赛区评阅记录(可供赛区评阅时使用):评阅人评分备注全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号):全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):摘要转炉炼钢是一个非常复杂的过程,要炼出满足要求的合格钢水,必须精确控制熔池的终点温度和含碳量。本文对铁水质量、废钢质量、下副枪时的钢水温度、下副枪时的钢水含碳量、吹氧量、各冷却剂和添加剂的质量等变量与钢水终点温度和含碳量建立了三个数学模型。针对问题一,建立灰色预测和神经网络模型对转炉炼钢过程中上述变量进行预测,并分别画图比较两个模型所做预测与测量值之间的差距,不难看出神经网络模型所进行的预测更为准确,%。建立灰色模型时,我们利用前60组数据求解转炉炼钢的模型,并对后29组数据进行预测,且与测量值进行比对。建立神经网络模型时,以所给炉次的数据对神经网络进行训练,构建终点预测模型。但BP神经网络具有收敛速度慢和目标函数存在局部极小点的缺点,为了弥补此种问题的存在,我们在常规BP神经网络的基础上进行改进,引入Levenberg一Marquardt算法,使得算法在拥有原先存在的优点的同时对缺点进行改进,建立基于LM算法下,BP神经网络的预报模型。针对问题二,为获得各自变量与目标函数之间的函数关系,将九维变量映射到一维因变量上,建立多目标非线性模型。通过MATLAB编程得到该方程后,再通过MATLAB优化工具箱·获得其余5个自变量的数值。关键词:灰色预测BP神经网络多目标非线性模型MATLAB工具箱问题重述钢的生产是社会生产中必不可少的重要环节。转炉炼钢是一个非常复杂的过程,要炼出满足要求的合格钢水,必须精确控制熔池的终点温度和含碳量。与熔池的终点温度和含碳量相关的变量主要有铁水质量、废钢质量、下副枪时的钢水温度、下副枪时的钢水含碳量、吹氧量(或吹氧时间)、各冷却剂和添加剂的质量(块状石灰、轻烧白石灰、菱镁球、块状白云石等)。为了优化转炉炼钢操作,需要确定下副枪之后炼钢过程中的相关控制变量的最优取值,使得出炉时钢水的终点温度和含碳量与它们的设定值之间的偏差最小。本题需要解决一下两个问题:问题一:建立铁水质量、废钢质量、下副枪时的钢水温度、下副枪时的钢水含碳量、吹氧量、各冷却剂和添加剂的质量等变量与钢水终点温度和含碳量之间的数学模型;问题二:建立转炉炼钢生产过程操作优化问题的多目标优化模型,并求解确定相关控制变量的最优取值(、、、;、)。二、问题分析由于转炉炼钢是一个非常复杂的多元多相高温物理化学过程,其间存在很多难以定量的因素,而且难以获得准确适时的检测信息,从而决定了转炉炼钢不能采用一般过程控制对被调整量进行连续调节的控制方法。,钢水终点温度和含碳量受到诸多因素影响,铁水质量、废钢质量、下副枪时的钢水温度、下副枪时的钢水含碳量、吹氧量、各冷却剂和添加剂的质量等都对炼钢质量有很大影响。对于本题多自变量的情况,我们采用灰色模型利用前60组数据求解转炉炼钢的模型,并对后29组数据进行预测,且与