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    基于遺傳算法的電爐載能值綜合優化

    艾立翔 汪紅兵 徐安軍 杜曦

    艾立翔, 汪紅兵, 徐安軍, 杜曦. 基于遺傳算法的電爐載能值綜合優化[J]. 工程科學學報, 2012, 34(4): 450-456. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2012.04.014
    引用本文: 艾立翔, 汪紅兵, 徐安軍, 杜曦. 基于遺傳算法的電爐載能值綜合優化[J]. 工程科學學報, 2012, 34(4): 450-456. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2012.04.014
    AI Li-xiang, WANG Hong-bing, XU An-jun, DU Xi. EAF carrying energy optimization based on the genetic algorithm[J]. Chinese Journal of Engineering, 2012, 34(4): 450-456. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2012.04.014
    Citation: AI Li-xiang, WANG Hong-bing, XU An-jun, DU Xi. EAF carrying energy optimization based on the genetic algorithm[J]. Chinese Journal of Engineering, 2012, 34(4): 450-456. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2012.04.014

    基于遺傳算法的電爐載能值綜合優化

    doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2012.04.014
    基金項目: 

    “十一五”國家科技支撐計劃重大項目(2006BAE03A07)

    詳細信息
      通訊作者:

      艾立翔,E-mail:ailixiang163@163.com

    • 中圖分類號: TF741.5;TF34

    EAF carrying energy optimization based on the genetic algorithm

    • 摘要: 引入載能體的方法,統籌電爐爐料結構、電爐供氧、配碳和供電等多種因素,建立了電爐載能值綜合優化模型.模型約束復雜,采用線性規劃難以求解,本文采用遺傳算法進行求解.對BH1H、BHDDQ和SUS304鋼種進行能值計算.結果表明:在保證電爐出鋼鋼水化學成分、溫度和渣的堿度等指標符合要求的前提下,每爐鋼水能值分別降低了22.8%、21.4%和23.6%.

       

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    出版歷程
    • 收稿日期:  2011-02-22
    • 網絡出版日期:  2021-07-30

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