基于抽样模拟技术的有色冶金配料过程优化方法研究

论文摘要

配料过程是有色冶金生产的第一道工序,由于配料指标多且耦合严重、原料成分频繁波动且无法在线实时检测、过程参数呈现出不确定性等问题,配料优化计算困难。为此,研究基于随机抽样的模拟技术来解决有色冶金配料过程中的多目标和不确定问题,以达到提高原料利用率、节省生产成本,优化配料生产的目的。论文首先分析了蒙特卡罗、拉丁方和汉默斯里序列三种随机抽样方法在一维空间和多维空间内的分布均匀性,采用测试函数比较了这几种抽样方法的收敛性,提出了一种基于正交化拉丁方和汉默斯里序列的混合序列抽样HST方法。接着,针对铜闪速熔炼配料过程的多目标优化问题,采用混合序列抽样方法确定ξ-约束将多目标优化问题转化为一系列单目标优化问题,求解多目标优化问题的Pareto解集,为铜闪速熔炼配料优化提供指导。其次,针对非线性区间优化问题,采用混合序列抽样方法推导出非线性区间优化模型的近似确定等价类,并提出了一种基于混合抽样序列增强的遗传算法求解转化后的确定性问题。最后,以氧化铝生产生料浆配料过程为对象,建立了基于参数置信区间的氧化铝生料浆配料不确定优化模型,并应用所提出的基于混合序列抽样和遗传算法的不确定优化方法进行求解。工业应用验证了模型和方法的有效性,应用结果表明,不确定优化具有更好的鲁棒性,受原料成分波动影响不大。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及其意义
• 1.2 抽样技术国内外研究现状
• 1.3 配料过程优化的国内外研究现状
• 1.4 多目标优化问题研究现状
• 1.5 不确定优化理论国内外研究现状
• 1.6 本文的研究内容和结构安排
• 第二章 混合序列抽样技术
• 2.1 蒙特卡罗抽样技术
• 2.2 拉丁超立方抽样技术
• 2.2.1 拉丁方抽样定义
• 2.2.2 正交拉丁方的构造
• 2.3 汉默斯里序列抽样技术
• 2.4 抽样方法在一维和二维空间上的分布
• 2.4.1 蒙特卡罗、拉丁方和汉默斯里序列在一维空间上的分布
• 2.4.2 蒙特卡罗、拉丁方和汉默斯里序列在二维空间上的分布
• 2.5 几种抽样技术的收敛性分析
• 2.6 抽样技术的误差分析
• 2.7 基于拉丁方和汉默斯里序列的混合抽样技术
• 2.7.1 混合抽样技术性能分析
• 2.7.2 混合序列抽样技术的收敛性分析
• 2.8 本章小结
• 第三章 基于HST的铜闪速熔炼配料多目标优化
• 3.1 铜闪速熔炼配料过程
• 3.1.1 配料工艺流程简介
• 3.1.2 铜闪速配料优化影响因素分析
• 3.1.3 配料优化模型
• 3.2 多目标优化
• 3.2.1 多目标优化的问题描述
• 3.2.2 多目标Pareto解集的定义
• 3.2.3 多目标的求解方法
• 3.3 基于HST的多目标优化问题求解
• 3.3.1 基于混合序列求解多目标优化问题
• 3.3.2 在铜闪速熔炼配料多目标优化中的应用
• 3.4 本章小结
• 第四章 基于HST的非线性区间优化方法
• 4.1 非线性区间数的问题
• 4.2 非线性区间问题的确定性转化方法
• 4.2.1 基于风险系数的非线性区间问题确定性转化方法
• 4.2.2 基于可靠度的非线性区间问题确定性转化方法
• 4.2.3 基于遗传算法的非线性区间问题确定性转化方法
• 4.2.4 基于HST抽样近似的非线性区间优化问题确定等价类
• 4.3 基于混合序列抽样技术的增强遗传算法
• 4.3.1 遗传算法简介
• 4.3.2 基于混合序列抽样技术的遗传算法
• 4.4 本章小结
• 第五章 基于HST的氧化铝配料过程不确定优化
• 5.1 氧化铝配料过程简介
• 5.1.1 氧化铝配料过程工艺简介
• 5.1.2 氧化铝配料生料浆质量的性能指标
• 5.1.3 生料浆配料过程的特点
• 5.1.4 生料浆配料现状及存在的问题
• 5.2 参数置信区间的氧化铝生料浆配料不确定优化模型
• 5.2.1 基于区间的不确定优化模型
• 5.2.2 不确定参数置信区间的评价
• 5.3 基于混合序列抽样技术的不确定优化模型确定型近似
• 5.4 实际应用
• 5.5 本章小结
• 第六章 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间主要研究成果