一种基于钢温预测模型与改进PSO的加热炉温优化方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于钢温预测模型与改进PSO的加热炉温优化方法
申请号:CN202410913219
申请日期:2024-07-09
公开号:CN118917172A
公开日期:2024-11-08
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于钢温预测模型与改进PSO的加热炉温优化方法,包括:输入加热炉及钢坯相关信息,如钢坯位置、钢种及尺寸、以及入炉时的温度和加热炉自身相关信息等;根据上一步收集到的信息,结合BP神经网络建立钢坯温度预测模型,并利用炉口测温比对以此修正模型精度;构建加热炉炉温优化目标函数,基于温度场模型预测钢坯温度分布并构建约束条件;应用自适应模拟退火粒子群算法对炉长划分的多个区段的炉温最佳设定值进行优化搜索,以确定各区段的最优炉温设定。
技术关键词
加热炉 最佳设定值 BP神经网络 温度预测模型 粒子群算法 热传导方程 钢坯表面温度 因子 模拟退火算法 参数 检测误差 长方体 稳态 速度 导热 炉口 表达式
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号