摘要
本发明涉及一种模头加热棒排布优化方法,包括如下步骤:1),基于模头加热温度参数化仿真模型,生成模头参数及其加热棒参数的原始数据;2),原始数据进行预处理,制作仿真模型输入参数与输出结果的训练数据集;3),进行高斯过程回归模型训练,建立输入参数和输出结果的映射关系;4),采用遗传算法建立多目标优化模型,生成子代种群;5),在新一代种群中选取Pareto前沿解作为仿真模型输入参数并进行仿真,结果与高斯过程回归模型对比,用高误差样本重新训练高斯过程回归模型;6),重复步骤4‑5,使模型达到收敛条件,得到加热棒的排布规律。本发明能实现模头内部熔体温度的均匀分布,有效降低加热棒的总能耗,并大幅缩短加热时间。
技术关键词
排布优化方法
加热棒
参数化仿真模型
模头
遗传算法建立
熔体
样本
模型预测值
训练集数据
功率
误差
数据分布
入口
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