冷軋帶肋鋼筋工藝的現(xiàn)代優(yōu)化方法及質(zhì)量控制.pdf

1、冷軋帶肋鋼筋由于自身的優(yōu)點，在建筑等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，帶來了明顯的技術(shù)經(jīng)濟效益。但在生產(chǎn)中也存在著一些問題，因此有對冷軋工藝優(yōu)化和控制產(chǎn)品質(zhì)量研究的必要。 現(xiàn)代優(yōu)化方法包括禁忌搜索、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模擬退火、遺傳算法及拉格朗日松馳等方法；這些方法涉及物理進(jìn)化、人工智能、數(shù)字物理科學(xué)、神經(jīng)系統(tǒng)和統(tǒng)計力學(xué)等概念，適合解決一些不能單純用數(shù)學(xué)方法來解決的實際問題。本文在對冷軋鋼筋生產(chǎn)工藝和產(chǎn)品質(zhì)量研究的基礎(chǔ)上，針對冷軋鋼筋工藝參數(shù)優(yōu)化

2、這一復(fù)雜的實際組合優(yōu)化問題，以產(chǎn)品的抗拉強度和延伸率作為最終優(yōu)化目標(biāo)，找到了一條多目標(biāo)優(yōu)化的合理途徑，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模擬退火一改進(jìn)遺傳算法建立了冷軋帶肋鋼筋工藝參數(shù)的優(yōu)化系統(tǒng)，從而可以獲得最優(yōu)的工藝參數(shù)組合。 對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP算法進(jìn)行了深入研究，針對其缺點從結(jié)構(gòu)和算法上對標(biāo)準(zhǔn)BP算法進(jìn)行了改進(jìn)。利用改進(jìn)BP算法，建立了冷軋帶肋鋼筋工藝的現(xiàn)代優(yōu)化方法的建模和仿真預(yù)測子系統(tǒng)，其中可以建立高精度、高穩(wěn)定性的關(guān)系模型，可以較準(zhǔn)

3、確地預(yù)測冷軋帶肋鋼筋產(chǎn)品的力學(xué)性能，建立的關(guān)系模型將作為工藝參數(shù)優(yōu)化的知識源。 在對標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法認(rèn)真研究的基礎(chǔ)上，提出了一個遺傳算法的改進(jìn)策略。在分析改進(jìn)遺傳算法和模擬退火算法在各自的優(yōu)勢后，提出了一種高效綜合的模擬退火一改進(jìn)遺傳算法。在建模和仿真預(yù)測子系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，建立了基于模擬退火一改進(jìn)遺傳算法的優(yōu)化子系統(tǒng)，此系統(tǒng)針對多工藝參數(shù)和雙目標(biāo)函數(shù)的冷軋優(yōu)化問題，可以進(jìn)行準(zhǔn)確、高效的工藝優(yōu)化。 論述了質(zhì)量控制的背景和意義以及