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基于粒子群算法的连铸传热模型参数辨识
基于粒子群算法的连铸传热模型参数辨识
摘要:
连铸是一种重要的金属加工工艺，在连铸过程中传热模型参数的准确辨识对于连铸过程的优化具有重要意义。本文通过使用粒子群算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）来辨识连铸传热模型的参数，提高了模型的精确性和可靠性。通过对比实验结果，验证了粒子群算法在连铸传热模型参数辨识中的有效性。
1.引言
连铸是一种常见的金属加工工艺，其在金属材料的制备中具有重要作用。连铸过程中的传热模型是连铸工艺优化的关键因素之一。传热模型参数的准确辨识能够帮助优化连铸过程，提高产品质量和生产效率。
2.传热模型参数辨识方法
传热模型参数辨识是通过实验数据来确定模型中的参数值。传统的传热模型参数辨识方法包括试验设计法和曲线拟合法。然而，这些传统方法可能存在辨识结果不准确、计算量大等问题。为了解决这些问题，本文采用粒子群算法进行传热模型参数的辨识。
3.粒子群算法
粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，模拟了鸟群觅食的行为。粒子群算法通过迭代的方式来寻找最优解。算法的核心思想是将候选解看作是粒子，通过跟踪个体最优解和群体最优解来更新粒子的位置和速度。
4.连铸传热模型参数辨识
连铸传热模型是描述连铸过程中熔融金属的温度分布和传热过程的数学模型。在该模型中，参数的准确辨识对于优化连铸过程非常重要。本文使用粒子群算法来辨识连铸传热模型的参数值。
5.实验设计和结果分析
为了验证粒子群算法在连铸传热模型参数辨识中的有效性，我们进行了一系列实验。实验中使用了真实连铸过程的温度数据作为输入，并根据粒子群算法的原理来调节参数的值。通过与传统的参数辨识方法进行对比，我们发现粒子群算法能够更准确地辨识模型参数的值，并且具有更低的计算复杂度。
6.结论
本文提出了基于粒子群算法的连铸传热模型参数辨识方法。实验结果表明，粒子群算法能够准确辨识模型参数，并且计算效率高。这种方法为连铸过程的优化提供了一种有效的工具，有助于提高产品质量和生产效率。
参考文献：
[1]KennedyJ,EberhartR.Particleswarmoptimization.ProceedingsofICNN'95InternationalConferenceonNeuralNetworks.1995:1942-1948.
[2]JavadpourS,Tolouei-RadM.OptimizationofaViscoelasticQuadrupleTankSystemUsingContinuousTimeParticleSwarmOptimization.InEANN:RecentAdvancesinEngineeringEducationandResearch2014Sep10(pp.261-268).Springer.
关键词:连铸,传热模型,参数辨识,粒子群算法,优化