公开(公告)号：CN114943173B

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202210388962.3

申请日：2022-04-13

Applicant: 东北大学

Inventor： 张琦 ,  卢厚杨

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/092 ,  G06N3/084 ,  G06F113/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习和燃烧仿真技术耦合的钢包烘烤系统及优化方法，本发明方法包括如下步骤：S1.建立钢包实际烘烤几何模型；S2.仿真模型建立和计算；S3.数据预处理；S4.预测模型建立；S5.双模型耦合；S6.智能优化控制。本方法采用软件建模和控制优化的方式代替人工控制优化，从而缩短优化周期、提高优化效率、降低人工成本，实现快速提升钢包烘烤温度的目的；并且，软件建模优化是利用Python与燃烧仿真软件进行耦合建模优化，由此在不需要参数化模型的情况下也能完成优化，避免了实际工况下钢包内部参数难以获取的问题，使得建模成本大大降低。

公开(公告)号：CN114943173A

公开(公告)日：2022-08-26

申请号：CN202210388962.3

申请日：2022-04-13

Applicant: 东北大学

Inventor： 张琦 ,  卢厚杨

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04 ,  G06F113/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习和燃烧仿真技术耦合的钢包烘烤系统及优化方法，本发明方法包括如下步骤：S1.建立钢包实际烘烤几何模型；S2.仿真模型建立和计算；S3.数据预处理；S4.预测模型建立；S5.双模型耦合；S6.智能优化控制。本方法采用软件建模和控制优化的方式代替人工控制优化，从而缩短优化周期、提高优化效率、降低人工成本，实现快速提升钢包烘烤温度的目的；并且，软件建模优化是利用Python与燃烧仿真软件进行耦合建模优化，由此在不需要参数化模型的情况下也能完成优化，避免了实际工况下钢包内部参数难以获取的问题，使得建模成本大大降低。