蚁群算法在连铸二冷配水优化中的应用

"蚁群多目标优化在连铸二冷配水中的应用 (2011年)" 连铸技术是现代钢铁生产中的一项关键技术，其中二冷配水的控制对于铸坯质量至关重要。本文主要探讨了如何利用蚁群优化算法解决连铸过程中二冷配水的多目标优化问题。蚁群算法是一种模拟自然界中蚂蚁寻找食物路径行为的仿生算法，它在解决复杂优化问题上表现出良好的全局搜索能力和并行性。 在连铸板坯凝固传热模型的基础上，研究者构建了铸坯表面温度分布的计算模型。该模型能够预测铸坯在凝固过程中的温度变化，从而分析不同冷却条件下对铸坯质量的影响。冶金准则和设备约束条件是设计优化多目标函数时需要考虑的重要因素，这些目标可能包括铸坯的冷却速率、温度回升速率、表面温度均匀性等。每个目标都有其特定的重要性，因此需要为每个目标分配适当的权重。 在蚁群算法的应用中，二冷段的水量被离散化为一系列节点和路径，这些节点代表不同的水量设置，而路径则表示不同水量组合的可能性。通过迭代过程，蚁群算法不断调整水量分配，以达到最小化目标函数的目的。目标函数通常包含了多个目标的加权和，如最大化冷却效率、最小化温度回升速度等。 实验结果显示，经过优化后的二冷配水方案，铸坯表面的最大冷却速率从152℃/m降低到72℃/m，最大温度回升速率从34℃/m降低到12℃/m。这样的改进意味着铸坯冷却更加均匀，减少了因过快冷却产生的内应力，从而降低了产生内部裂纹和表面裂纹的风险。更平缓的表面温度分布有利于提高铸坯的内在质量和表面质量，提升钢铁产品的综合性能。 关键词“连铸”涉及的是连续铸造工艺，这是现代钢铁生产中的核心环节；“二冷配水”是连铸过程中控制铸坯冷却的关键参数，直接影响到铸坯的质量和后续加工性能；“蚁群算法”是解决优化问题的有效工具，尤其适用于多目标优化问题；“多目标优化”是指同时考虑多个相互冲突的目标，寻求一个相对最优的解决方案。 该研究通过蚁群多目标优化方法，成功改善了连铸二冷配水的控制策略，为提高铸坯质量和生产效率提供了理论依据和技术支持。这一成果对于推动钢铁行业的技术创新和节能减排具有积极意义。