多目标函数的设计优化

在冷连轧过程控制系统中，轧制规程的制定是一项最基本的工作，是生产工艺的核心内容，轧制规程设计的合理与否直接影响成品钢材的产量与质量。上述几种负荷分配计算方法中，经验分配法没有考虑到带钢材料及轧制生产条件的差异对控制参数的影响，因此已不适用于现代化冷连轧生产的要求；轧制理论法按照负荷成比例确定负荷分配，这些负荷分配系数是在大量生产实践中获得的经验值，并且针对不同钢种和带钢规格需要制定不同的层别表，一旦轧制规程数据确定后，将无法在线优化负荷分配。因此，轧制规程目标优化计算方法将是负荷分配计算的发展趋势。

目前，许多研究人员提出了不同的冷连轧轧制规程优化算法［125－143］。赵新秋等以等功率裕度和克服划痕为目标，建立轧制规程多目标优化模型，采用自适应混沌变异蛙跳算法进行优化设计；杨景明等以负荷均衡和板形良好为目标，应用遗传算法进行轧制规程优化设计；魏立新等提出了一种轧制压力修正模型，设计出一种改进的自适应遗传算法进行轧制规程优化计算；车海军等选取等相对负荷为目标函数，采用罚函数法将有约束条件转为无约束条件，并采用粒子群算法对目标函数进行优化；Mehrdad Poursina等从能耗和损伤演化的观点出发，并采用遗传算法来优化轧制规程。

在过去的10年中，随着轧制技术和现代轧机设计理论的飞速发展，人们逐渐将最优化技术应用到轧制领域，轧制规程优化设计取得了长足的进步，生产出了尺寸精度更高、力学性能更好的产品。(www.xing528.com)

其中，冷轧薄板由于其平直度高、表面光亮、性能均一等特点广泛应用于电子、汽车、轻工、纺织等部门。但是，伴随着生产工序自动化和工业技术现代化的迅猛发展，国民经济各部门对轧制产品尺寸精度的要求日渐提高。因此本章设计了一套针对薄规格带钢轧制规程的多目标优化算法，以获得更好的板形和产品质量。