LF钢水温度预报模型：精准控制与遗传算法优化

"LF钢水温度预报模型的研究" LF钢水温度预报模型的研究主要集中在LF（Ladle Furnace）炉外精炼过程中钢水温度的精确控制。随着钢铁生产技术的不断进步，LF炉因其出色的综合性能，已经成为连铸工艺中不可或缺的一部分。LF精炼过程中的钢水温度是一个关键的工艺参数，直接影响到钢材的质量和连铸操作的效率。因此，准确预报LF精炼过程中的钢水温度至关重要。 该研究基于热力学第一定律，构建了LF精炼的整体热平衡模型。通过分析LF钢包的热传递，特别是钢包侧壁和包底的传热，运用一维非稳态导热微分方程，结合初始条件和第三类边界条件，采用有限差分方法来求解问题。进而，研究人员推导出LF钢水温度预报模型，该模型能够预测从第一次测温时刻开始的整个精炼过程中的钢水温度变化。 然而，实际生产中，钢包包衬材料的热物性参数，如导热系数和比热容，很难精确测定。为解决这一问题，研究采用了遗传算法，利用其全局搜索能力和优化性能，对模型中的不确定热物性参数进行辨识，从而得到符合实际生产条件的参数值。 模型经过实际精炼过程的模拟验证，显示出了良好的预报精度，能够准确反映LF精炼过程中的传热规律。为了确保模型能够适应不同工况，还采用了滚动校正技术对LF钢水温度预报模型进行在线校正，增强其动态适应性。 这项研究由东北大学自动化研究所的高燕在毛志忠教授的指导下完成，属于控制理论与控制工程领域的硕士论文。通过独创性和版权使用授权书的签署，作者确认了论文的原创性，并同意学校保留和使用论文的相关权利。论文的摘要进一步强调了LF钢水温度预报的重要性以及在实际生产中的应用价值。