基于遗传神经网络优化ASSEL轧辊的辊型设计的任务书.docx

基于遗传神经网络优化ASSEL轧辊的辊型设计的任务书
一.任务背景和意义
轧钢是钢铁生产过程中的关键工序之一。轧辊是轧钢机的核心部件之一，其工作质量的好坏直接影响到轧制钢材的质量和成本。轧辊表面辊型的优化设计是提高轧制钢板坯表面质量的重要措施。目前，钢轧辊的辊型设计主要依靠设计师的经验和手工设计方法，往往存在效率低下和不够精确等缺陷。因此，如何利用现代计算机技术优化轧辊辊型设计成为热点问题之一。
遗传神经网络是一种能够自适应学习和优化的神经网络，将基因算法和神经网络相结合，可以实现针对某一特定任务的优化。因此，将遗传神经网络应用于钢轧辊辊型设计中，可以充分发挥出其自适应学习和优化的能力，达到更加准确、高效的辊型设计效果。
二.研究内容和目标
本次研究拟基于遗传神经网络优化ASSEL轧辊的辊型设计。具体研究内容包括：
1.建立ASSEL轧辊辊型设计的数学模型，并设计相应的神经网络结构。
2.将轧辊辊型优化设计问题转化为神经网络权值设计问题，运用基因算法优化神经网络的权值。
3.通过实验验证优化后的轧辊辊型的质量和稳定性。
本次研究的目标在于：
1.实现基于遗传神经网络优化ASSEL轧辊的辊型设计，提高设计效率和精度。
2.对比传统手工设计和基于遗传神经网络优化设计的辊型质量和稳定性，证明遗传神经网络在轧辊辊型设计中的优势。
三.研究步骤和计划
1.将ASSEL轧辊辊型设计的数学模型转化为神经网络模型，并确定适当的神经网络结构。(1个月)
2.设计基因算法优化神经网络权值的方法，完成神经网络的训练和调试。(2个月)
3.通过对比实验验证优化后的辊型设计的稳定性和质量，并与传统手工设计结果进行对比分析。(2个月)
4.编写研究报告和论文。(1个月）
四.预期成果和创新点
本次研究预期达到以下成果和创新点：
1.成果
开发基于遗传神经网络优化ASSEL轧辊的辊型设计系统，提高轧辊辊型设计的效率和精度。
2.创新点
利用现代计算机技术和遗传神经网络优化方法改进传统的手工设计方法，充分发挥出遗传神经网络自适应学习和优化能力，对轧辊辊型设计问题进行了创新性的转化和解决。
五.参考文献
[1]轧辊辊型设计理论及其应用难题[J].杨靖苏,李世康,杨春英.钢铁,2004,39(7):9-13.
[2]基于神经网络遗传算法优化的轧辊径向辊型设计[J].冯永田,任文娟,顾三征.机电工程,2017,34(9):56-58.
[3]基于遗传神经网络的轧辊辊型优化[J].荆岙,张芳.现代制造技术与装备,2018(1):30-34.
[4]基于遗传神经网络的轧制辊辊型预测方法研究[J].杨雄文,李孟龙,郭伟龙.现代铸造,2017,31(6):70-73.