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