冶金过程数据处理方法和遗传算法研究
该论文主要工作是对冶金过程数据分析方法与遗传算法优化方法进行研究,其内容可分为三部分:试验设计、数据分析与建模、遗传算法优化.第一部分主要对各种试验设计模型的原理和应用进行了分析.并研究探讨了近年来发展起来的均匀试验的理论特点以及在冶金科研和生产领域中的应用前景.在第二部分,该论文以正交试验结果和酒钢炼铁高炉生产数据为例,分析了数据表内的主成分分析、数据表之间的相关关系分析等主要线性分析方法的理论关系和具体应用,并对炼铁高炉过程建立了多元线性回归模型和偏最小二乘回归模型.两种模型的对比分析表明,偏最小二乘回归方法适合于复杂的非线性冶金高炉过程建模.第三部分,该论文结合炼铁高炉生产过程的偏最小二乘回归模型的参数优化,对遗传算法优化方法的理论特点和实施过程进行了仔细研究和分析.结果表明,遗传算法是冶金高炉模型参数优化的一种有效方法.该论文基于Matlab6.1和VC6.0平台上开发出了一套全面的冶金过程数据处理计算机程序函数库和遗传算法优化程序.
数据处理;遗传算法;冶金过程;炼铁高炉
西安建筑科技大学
硕士
冶金物理化学
兰新哲;云庆夏
2002
中文
TF03;TF54
92
2004-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）