热连轧机组中的精轧机的轧制规程设定计算是带钢连续轧制操作中最基本的工作,而连轧机组轧制规程设定计算的中心问题是合理分配各机架的压下量,确定各机架实际轧出厚度,亦即确定各机架的压下负荷分配。合理的负荷分配能够使现代化热连轧机的控制更容易实现,从而达到更好的控制效果。因此研究热连轧精轧机组负荷分配具有十分重要的现实意义。 板形和板厚是轧钢控制中的两个重要的指标,也是当前板带轧制技术研究的前沿课题。而合理的负荷分配能够使板形、板厚的控制更易于实现。本文以热连轧精轧机组为研究对象,以提高板形板厚设定精度为目标,以传统的数学模型为基础,用改进的遗传算法对热连轧负荷分配、设定计算进行了优化研究。 本文的主要内容如下: 详细的介绍了热连轧带钢负荷分配的发展状况和热连轧设定计算的主要数学模型。 对标准遗传算法(SGA)进行了分析、研究,并在SGA的基础上进行了改进,形成了自适应小生境遗传算法(ANGA)。算法从提高全局搜索性能和加快收敛速度出发,提出了新的交叉算子,加入了自适应算子、小生境运算、非成熟收敛预测和处理。仿真结果表明,ANGA的全局搜索性能和收敛速度远远优于SGA。 基于传统负荷分配方法的实用性、合理性,以经验负荷分配为基础,利用改进的遗传算法(ANGA)对负荷分配进行优化。并进行了仿真实验,将由ANGA优化的负荷分配结果与经验负荷分配结果进行了比较。仿真结果表明,经由ANGA优化的负荷分配结果,各机架的出口厚度值、压下率、轧制力分配更加合理,即保证了前几个机架充分的发挥设备能力给予足够大的压下量,又满足了后几个机架由于板形、厚度精度和性能指标而逐架递减轧制力的要求;其结果要好于经验负荷分配结果。