铝电解槽三维磁场的计算与优化(Ⅱ)——改进的遗传算法优化三维磁场

山东大学学报(工学版)

铝电解槽三维磁场的计算与优化(Ⅱ)——改进的遗传算法优化三维磁场

刘志珍¹，陈红艳²，安琳¹

1. 山东大学电气工程学院，山东济南 250061；2. 山东建筑大学信息与电气工程学院，山东济南 250101

收稿日期:2005-12-20 修回日期:1900-01-01 出版日期:2007-04-24 发布日期:2007-04-24
通讯作者: 刘志珍

——Application of an improved genetic algorithm to 3D magnetic field optimization

LIU Zhi-zhen¹，CHEN Hong-yan²，AN Lin¹

1. School of Electrical Engineering，Shandong University，Jinan 250061，China；2. School of Information and Electrical Engineering，Shandong University of Architecture，Jinan 250101，China

Received:2005-12-20 Revised:1900-01-01 Online:2007-04-24 Published:2007-04-24
Contact: LIU Zhi-zhen

摘要/Abstract

摘要： 在样条积分方程法计算铝电解槽磁场的基础上，针对影响铝电解槽电流效率的各种因素，建立了铝电解槽的磁场优化模型．为提高优化速度，采用改进的遗传算法对一台180?kA预焙阳极铝电解槽的磁场进行优化，得到了最佳的母线配置．优化结果表明，优化后槽的磁场分布更加均匀合理．

关键词: 遗传算法, 铝电解槽, 磁场优化

Abstract: A magnetic field optimization model for an aluminum reduction cell was built up, which was based on calculating the magnetic field by using the spline integral equation method and considering all factors affecting the current efficiency. To increase the optimization speed, an improved genetic algorithm (GA) was adopted for optimizing a 180?kA prebake anode aluminum reduction cell, and the best busbar configuration was obtained. The optimized results show that the distribution of the optimized magnetic field is more reasonable.

Key words: aluminum reduction cell, magnetic field optimization , genetic algorithm

中图分类号:

TM153

刘志珍,陈红艳,安琳 . 铝电解槽三维磁场的计算与优化(Ⅱ)——改进的遗传算法优化三维磁场[J]. 山东大学学报(工学版), 2007, 37(2): 47-51 .

LIU Zhi-zhen,CHEN Hong-yan,AN Lin . ——Application of an improved genetic algorithm to 3D magnetic field optimization[J]. JOURNAL OF SHANDONG UNIVERSITY (ENGINEERING SCIENCE), 2007, 37(2): 47-51 .

参考文献

相关文章 15

[1]	陈嘉杰,王金凤. 基于蚁群算法求解Choquet模糊积分模型[J]. 山东大学学报(工学版), 2018, 48(3): 81-87.
[2]	王飞,徐健,李伟,汪新浩,施啸寒. 基于分布式储能系统的风储滚动优化调度方法[J]. 山东大学学报(工学版), 2017, 47(6): 89-94.
[3]	王常顺,肖海荣. 基于自抗扰控制的水面无人艇路径跟踪控制器[J]. 山东大学学报(工学版), 2016, 46(4): 54-59.
[4]	刘德宝, 吴耀华, 郭耀阳, 王艳艳. 基于串并行混合拣选策略的自动拣选系统品项分配优化[J]. 山东大学学报(工学版), 2015, 45(6): 36-44.
[5]	董红斌, 张广江, 逄锦伟, 韩启龙. 一种基于协同进化方法的聚类集成算法[J]. 山东大学学报(工学版), 2015, 45(2): 1-9.
[6]	梁兴建, 詹志辉. 基于双模式变异策略的改进遗传算法[J]. 山东大学学报(工学版), 2014, 44(6): 1-7.
[7]	孙鹏,程世庆*,谢敬思,张海瑞. 预测混合生物质灰熔点的CV-GA-SVM模型[J]. 山东大学学报(工学版), 2012, 42(2): 108-111.
[8]	杨钦民,刘海林*. 基于遗传算法的蜂窝网络动态信道分配建模及算法实现[J]. 山东大学学报(工学版), 2011, 41(2): 85-90.
[9]	刘彬,张仁津. 基于退火遗传算法的NURBS曲线逼近[J]. 山东大学学报(工学版), 2010, 40(5): 96-100.
[10]	阳爱民1,周咏梅1,邓河2,周剑峰3. 一种网络流量分类特征的产生及选择方法[J]. 山东大学学报(工学版), 2010, 40(5): 1-7.
[11]	王艳艳,吴耀华,孙国华,于洪鹏. 配送中心分拣订单合批策略的研究[J]. 山东大学学报(工学版), 2010, 40(2): 43-46.
[12]	杜乾蔚何彬王玉玲游智. 基于遗传算法的含金属混合炸药配方设计[J]. 山东大学学报(工学版), 2009, 39(5): 149-152.
[13]	巩敦卫,孙晓燕,任洁. 基于联赛评价和知识提取的交互式遗传算法 [J]. 山东大学学报(工学版), 2009, 39(2): 1-7.
[14]	王剑张善. 考虑不可行度的改进遗传算法在电压无功调整中的研究[J]. 山东大学学报(工学版), 2008, 38(6): 21-24.
[15]	李杰刘弘. 基于遗传算法的分形艺术图案生成方法[J]. 山东大学学报(工学版), 2008, 38(6): 33-36.

多维度评价

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed