DE19717615A1

DE19717615A1 - Verfahren und Einrichtung zur Kühlung von Metallen in einem Hüttenwerk

Info

Publication number: DE19717615A1
Application number: DE1997117615
Authority: DE
Inventors: Markus Hoehfeld; Martin Dipl Ing Rein; Thomas Ruge; Otto Dr Ing Gramckow
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens AG
Priority date: 1997-04-25
Filing date: 1997-04-25
Publication date: 1998-10-29
Also published as: WO1998049354A1; EP0977897A1

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren bzw. eine Einrichtung zur Kühlung von Metallen in einem Hüttenwerk, wobei die Küh lung mittels eines Temperaturmodells des zu kühlenden Metalls bzw. der Kühlung erfolgt. Um z. B. die Auslauftemperatur eines Stahlbandes zu regeln ist es notwendig, die zu erwartende Auslauftemperatur bei vorgegebener Kühlung mittels eines Tem peraturmodells vorherzusagen und mit diesem Vorhersagewert die Kühlung zu regeln. Ein Regeleingriff zur Beeinflussung der Auslauftemperatur zu dem Zeitpunkt, an dem die Auslauf temperatur meßbar ist, ist nicht mehr möglich, denn zu diesem Zeitpunkt hat das Metall bereits die Kühlstrecke verlassen.

Vergleichbare Probleme treten auch beim Stranggießen auf. Beim Stranggießen ist es bekannt, die Kühlung auf der Basis der von einem Temperaturmodell gelieferten Werte für die Tem peratur des Stranges an verschiedenen Stellen sowie auf der Basis der Lage der Sumpfspitze die Kühlung des Stranges zu regeln. Die Qualität der Regelung hängt dabei wesentlich von der Präzision der von dem Temperaturmodell gelieferten Werte ab. Deshalb ist es wichtig, daß das Temperaturmodell die thermischen Verhältnisse im Metall sowie des Kühlvorgangs gut modelliert. Es hat sich jedoch gezeigt, daß bei der Vielzahl der Parameter eines derartigen Temperaturmodells eine gute Adaption an die realen Kühlverhältnisse sehr schwierig ist.

Entsprechend ist es Aufgabe der Erfindung, ein Verfahren bzw. eine Einrichtung anzugeben, die es ermöglicht, die Kühlung von Metall in einem Hüttenwerk derart zu verbessern, daß die Abweichung der Temperatur des Metalls von einer gewünschten Solltemperatur gegenüber dem bekannten Kühlverfahren verrin gert wird. So ist es z. B. wünschenswert, die Abweichung der Auslauftemperatur eines Metalls aus einer Kühlstrecke von ei ner vorgegebenen gewünschten Solltemperatur möglichst gering zu halten.

Die Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren gemäß Anspruch 1, Anspruch 2 bzw. eine Einrichtung gemäß Anspruch 18 und Anspruch 19 gelöst. Bei einem Verfahren zur Kühlung von Metall in einem Hüttenwerk, wobei die Kühlung in Abhän gigkeit der Temperatur des Metalls derart eingestellt wird, daß das Metall eine gewünschte Solltemperatur erreicht, und wobei die Temperatur des Metalls mittels eines Temperaturmo dells ermittelt bzw. vorausgeschätzt wird, hat es sich als besonders vorteilhaft erwiesen, die Parameter der Temperatur des Modells, insbesondere Wärmeübergangskoeffizient und Wär meleitfähigkeit des Metalls, mittels genetischer Algorithmen an die Eigenschaften des Metalls bzw. der Kühlung im Sinne einer Optimierung anzupassen. Dieses Verfahren hat sich als ganz besonders geeignet erwiesen, ein optimales Temperaturmo dell unter Berücksichtigung der Vielzahl seiner Parameter zu erhalten. Ein Temperaturmodell umfaßt üblicherweise bis zu 100 Parameter, - es können auch mehr sein - so daß bisherige Versuche eine verbesserte Kühlung durch ein verbessertes Tem peraturmodell zu erzielen nicht den gewünschten Erfolg brach ten. Von der Vielzahl von möglichen Maßnahmen, eine Kühlung zu verbessern, hat es sich gezeigt, daß mit dem erfindungsge mäßen Verfahren, d. h. das Temperaturmodell mit einem auf ge netischen Algorithmen basierenden Optimierungsverfahren zu verbessern, hervorragende Ergebnisse in bezug auf Verbesse rung der Kühlung erzielbar sind. Diesen unerwartet großen Er folg des erfindungsgemäßen Verfahrens verdeutlichen Fig. 7 bis 10. So betreffen Fig. 7 und 8 eine Kühlstrecke und Fig. 9 und 10 eine weitere Kühlstrecke. Fig. 7 bis 10 zeigen Histogramme, in denen die Häufigkeit bestimmter Werte für die Abweichung zwischen gewünschter Auslauftemperatur und tatsächlicher Aus lauftemperatur aufgetragen sind. Fig. 7 zeigt die Ergebnisse einer Kühlung mit dem herkömmlichen Verfahren, Fig. 8 dagegen mit dem erfinderischen Verfahren. In dem vorliegenden Bei spiel liegt beim herkömmlichen Verfahren der Mittelwert der Abweichung von der gewünschten Sollauslauftemperatur bei - 50,6°C. Mit dem erfinderischen Verfahren dagegen beträgt der Mittelwert der Abweichung nur noch 8,2°C. Das bekannte Ver fahren ist also um mehr als 600% schlechter als das erfin dungsgemäße Verfahren. Noch deutlicher wird die enorme Ver besserung der Kühlung beim Vergleich von Fig. 9 und Fig. 10. Gemäß Fig. 9 beträgt der Mittelwert der Abweichung -68,8°C, die Abweichung mit dem erfindungsgemäßen Verfahren dagegen nur 3,4°C. In diesem Verfahren ist das bekannte Verfahren sogar um 2000% schlechter als das erfindungsgemäße Verfah ren. Die erfindungsgemäße Kühlung ist also überraschend deut lich dem bekannten Kühlverfahren überlegen. Für die Deutlich keit, mit der das erfinderische Verfahren dem herkömmlichen Verfahren überlegen ist, sind u. a. auch bestimmte vorteilhaf te Maßnahmen verantwortlich. So werden z. B. Parameter, die ein und denselben physikalischen Effekt betreffen, in Gruppen zusammengefaßt, wobei die Werte einer Gruppe bei der Rekombi nation von Genen nicht auseinander gerissen werden, d. h. daß Gruppen bei der Rekombination nur als Ganzes rekombiniert werden. Eine weitere besonders vorteilhafte Maßnahme ist, daß die Optimierungsfunktion in bezug auf kleine Abweichungen die Abweichungen quadratisch wichtet, große Abweichungen jedoch linear wichtet. Das erfindungsgemäße Verfahren kann weiter verbessert werden, wenn die Werte für die Parameter derart skaliert werden, daß sie eine homogene Sensitivität in bezug auf die Optimierungsfunktion aufweisen, d. h. daß die Parame ter derart skaliert werden, daß ihre Sensitivität auf die Op timierungsfunktion gleich ist oder zumindest, daß die Sensi tivitäten in der gleichen Größenordnung liegen.

Das erfindungsgemäße Verfahren hat sich besonders vorteilhaft bei der Verwendung für die Kühlung von Blechen, die nach Aus lauf aus einer Kühlstrecke auf einen Haspel aufgehaspelt wer den, erwiesen, da es beim Haspeln besonders wichtig ist, daß das aufgehaspelte Metall die richtige Temperatur hat. Bei zu großen Abweichungen von der gewünschten Solltemperatur kommt es zu Beeinträchtigungen der Qualität des Metalls.

Weitere Vorteile und erfinderische Einzelheiten ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung eines Ausführungsbei spiels, anhand der Zeichnungen und in Verbindung mit den Un teransprüchen. Im einzelnen zeigen:

Fig. 1 eine Einrichtung zum Kühlen eines Metallbandes,

Fig. 2 die Struktur des erfindungsgemäßen Kühlverfahren,

Fig. 3 die Struktur einer alternativen erfindungsgemäßen Kühlung,

Fig. 4 eine Optimierung mittels genetischer Algorithmen,

Fig. 5 eine Prinzipdarstellung einer Stahlbanderzeugungsan lage,

Fig. 6 eine Stranggießanlage,

Fig. 7 die Häufigkeitsverteilung der Abweichung der Auslauf temperatur von einer gewünschten Auslauftemperatur beim bekannten Verfahren,

Fig. 8 die Häufigkeitsverteilung der Abweichung der Auslauf temperatur von einer gewünschten Auslauftemperatur beim erfindungsgemäßen Verfahren,

Fig. 9 die Häufigkeitsverteilung der Abweichung der Auslauf temperatur von einer gewünschten Auslauftemperatur beim bekannten Verfahren,

Fig. 10 die Häufigkeitsverteilung der Abweichung der Auslauf temperatur von einer gewünschten Auslauftemperatur beim erfindungsgemäßen Verfahren,

Fig. 11 eine quadratische Optimierungsfunktion,

Fig. 12 eine Optimierungsfunktion mit quadratischen und li nearen Anschnitten,

Fig. 13 einen physikalisch nicht plausiblen Zusammenhang zwi schen Wärmeübergangskoeffizient und Kühlmittelmenge,

Fig. 14 einen physikalisch plausiblen Zusammenhang zwischen Wärmeübergangskoeffizienten und Kühlmittelmenge,

Fig. 15 Wärmeleitfähigkeit über der Stahltemperatur aufgetra gen,

Fig. 16 Wärmeleitfähigkeit über der Stahltemperatur aufgetra gen.

Fig. 1 zeigt eine Einrichtung zum Kühlen eines Metallbandes 1, 2, 3, das aus einer Fertigstraße 8 in Richtung des mit Be zugszeichen 4 gekennzeichneten Pfeils ausläuft und das auf einen Haspel 5 aufgewickelt wird. Zwischen der Fertigstraße 8 und dem Haspel 5 liegt eine Kühlstrecke, die Kühldüsenanord nungen 6 und 7 aufweist. Aus den Kühldüsen tritt Kühlmittel, insbesondere Wasser, aus, mittels dessen das Stahlband 1, 2, 3 gekühlt wird. Die Kühldüsenblöcke 6 und 7 werden mittels eines Steuergeräts 90, über das sie mittels einer Datenlei tung 92 verbunden sind, gesteuert bzw. geregelt. Dazu erhält das Steuergerät 90 außerdem Meßwerte über die Auslauftempera tur der Metallbänder 3, die mittels eines Meßgeräts 91 gemes sen wird.

Fig. 2 zeigt die Struktur des erfindungsgemäßen Kühlverfah rens. Dabei wird eine Kühlstrecke 16, in die Metall 17 ein läuft und gekühltes Metall 18 hinausläuft, mittels einer Re gelung 9 geregelt, die Sollwerte 13 für die Kühlung vorgibt. Diese Sollwerte 13 für die Kühlung werden von der Regelung 9 in Abhängigkeit der gewünschten Sollauslauftemperatur 8 des gekühlten Metalls 18 und einer geschätzten Auslauftemperatur 10 des Metalls 18 geregelt. Die geschätzte Auslauftemperatur 10 wird mittels eines Temperaturmodells 11 in Abhängigkeit der Sollwerte 13 für die Kühlung ermittelt. Die Parameter 14 des Temperaturmodells 11 werden in Abhängigkeit der aktuellen Parameter 14 der geschätzten Auslauftemperatur 10 und der tatsächlichen Auslauftemperatur 15 mittels genetischer Algo rithmen 12 optimiert.

Fig. 3 zeigt die Struktur einer alternativen erfindungsgemäßen Kühlung. Dabei wird eine Kühlstrecke 21, in die Metall 25 einläuft und gekühltes Metall 27 hinausläuft, mittels einer modellgesteuerten Regelung 19 geregelt, die Sollwerte 24 für die Kühlung vorgibt. Die modellgestützte Regelung 19 ermit telt die Sollwerte 24 für die Kühlung in Abhängigkeit der ge wünschten Auslauftemperatur 22. Die Parameter 23 der modell gestützten Regelung 19 werden in Abhängigkeit der aktuellen Parameter 23 der gewünschten Solltemperatur 22 der Auslauf temperatur 26 mittels genetischer Algorithmen 20 optimiert.

Fig. 4 zeigt vereinfacht das Vorgehen bei der Optimierung mit tels genetischer Algorithmen. Die Optimierung erfolgt derart, daß Werte für die Parameter in sogenannten Genen 40 angeord net sind, die wiederum Individuen 41 einer sogenannten Popu lation zugeordnet sind, daß ein Individuum 41 Werte für die zu optimierenden Parameter, d. h. Gene, aufweist und daß die Optimierung derart erfolgt,

- daß eine bestimmte Anzahl von Individuen eine sogenannte Initialpopulation bildet,
- daß einige oder alle Werte in den Genen um einen Zufalls wert, insbesondere einen Zufallswert aus einer Auswahl nor malverteilter Zufallszahlen, verändert werden,
- daß die Individuen der Initialpopulation durch Rekombinati on ihrer Gene mit den Genen von anderen Individuen Nachkom men bilden,
- daß zusammengehörige Gene auf sogenannten Chromosomen zu sammengefaßt werden, die bei der Rekombination gemeinsam vererbt werden,
- daß die Individuen mit ihren Genen, d. h. den Werten für die entsprechenden Parameter, mittels einer Optimierungsfunkti on bewertet werden und
- daß aufgrund dieser Bewertung eine Auswahl von Individuen für eine neue Population erfolgt, wobei Individuen bevor zugt werden, die die Optimierungsfunktion besser erfüllen als andere Individuen.

Fig. 5 zeigt eine Prinzipdarstellung einer Stahlbanderzeu gungsanlage. Diese weist eine Kokille 42 und eine Strangküh lung 43, 44 zur Kühlung des gegossenen Stranges 45 auf. Die ser läuft in Richtung des Pfeils 46 in eine Fertigstraße 47 ein, in der er zu einem Stahlband 49 verarbeitet wird. Das Stahlband 49 wird in bestimmten Abständen mittels einer Sche re 48 geschnitten. Anschließend durchläuft es eine Kühlstrecke 51, 52 und wird auf einen Haspel 53 aufgewickelt. Das er findungsgemäße Verfahren zur Kühlung wird besonders vorteil haft zur Steuerung bzw. Regelung der Kühlung der Kühlstrecke 51, 52 angewendet. Es ist weiterhin vorteilhafterweise ein setzbar für die Regelung bzw. Steuerung der Kühlung der Strangkühlung 43, 44.

Fig. 6 zeigt eine Stranggießanlage. Dabei bezeichnet Bezugs zeichen 61 den gegossenen Strang, der einen erstarrten Teil 63 und einen flüssigen Sumpfteil 62 aufweist. Der Strang wird mit Antriebs- bzw. Führungsrollen 64 bewegt und auf seinem Weg durch Kühleinrichtungen 65 gekühlt. Diese sind vorteil hafterweise als Wassersprüheinrichtungen ausgebildet. Aus Gründen der Übersichtlichkeit sind nicht alle Antriebs- bzw. Führungsrollen 64 und Kühleinrichtungen 65 mit Bezugszeichen versehen. Beim bekannten Verfahren sind die Kühleinrichtungen 65 in Kühlsegmente 66 aufgeteilt. Diese Aufteilung ist beim neuen und erfinderischen Verfahren nicht notwendig, kann aber berücksichtigt werden. Sowohl die Antriebsrollen 64 als auch die Kühleinrichtungen sind datentechnisch mit einer Rechen einrichtung verbunden. Im vorliegenden Ausführungsbeispiel sind beide datentechnisch mit ein und derselben speicherpro grammierbaren Steuerung 67 verbunden. Die speicherprogram mierbare Steuerung 67 weist optional außerdem ein Terminal 69 und eine Tastatur 68 auf. Außerdem ist die speicherprogram mierbare Steuerung 67 mit einem übergeordneten Rechensystem 70 verbunden. Das zum Stranggießen notwendige Material, in diesem Fall flüssiger Stahl, wird über eine Zuführvorrichtung 71 zugeführt. Die Stellgrößen für die Kühleinrichtungen 65 werden mittels eines Temperaturmodells, d. h. eines thermi schen Modells des Stranges berechnet, das in der beispielhaf ten Ausgestaltung auf der speicherprogrammierbaren Steuerung 67 implementiert ist. Die erfindungsgemäße Optimierung der Parameter des Temperaturmodells mittels genetischer Algorith men erfolgt vorteilhafterweise auf dem übergeordneten Rechen system 70.

Fig. 7 bis 10 zeigen Histogramme, in denen die Häufigkeit be stimmter Werte für die Abweichung zwischen gewünschter Aus lauftemperatur und tatsächlicher Auslauftemperatur aufgetra gen sind. Fig. 7 zeigt die Ergebnisse einer Kühlung mit dem herkömmlichen Verfahren, Fig. 8 dagegen mit dem erfinderischen Verfahren. In dem vorliegenden Beispiel liegt beim herkömmli chen Verfahren der Mittelwert der Abweichung von der ge wünschten Sollauslauftemperatur bei -50,6°C. Mit dem erfin derischen Verfahren dagegen beträgt der Mittelwert der Abwei chung nur noch 8,2°C. Das bekannte Verfahren ist also um mehr als 600% schlechter als das erfindungsgemäße Verfahren. Noch deutlicher wird die enorme Verbesserung der Kühlung beim Vergleich von Fig. 9 und Fig. 10. Gemäß Fig. 9 beträgt der Mit telwert der Abweichung -68,8°C, die Abweichung mit dem er findungsgemäßen Verfahren dagegen nur 3,4°C. In diesem Ver fahren ist das bekannte Verfahren sogar um 2000% schlechter als das erfindungsgemäße Verfahren.

Neben der geringeren Abweichung von der gewünschten Auslauf temperatur verringert sich beim erfindungsgemäßen Verfahren auch die Streuung um den Mittelwert der Abweichung. So be trägt z. B. die Standardabweichung im Histogramm in Fig. 7 68,6°C, in Fig. 8 32,9°C, in Fig. 9 57,0°C und in Fig. 10 25,1°C. Durch die verringerte mittlere Abweichung der ge wünschten Auslauftemperatur und die geringere Streuung um diesen Wert, kann der Anteil der Bänder mit einer unzulässig hohen Abweichung von der gewünschten Auslauftemperatur deut lich gesenkt werden.

Dem Optimierungsverfahren, mit dem die Ergebnisse gemäß Fig. 8 und Fig. 10 erzielt wurden, liegt ein Kühlmodell mit 92 Para metern zugrunde, die erfindungsgemäß mit genetischen Algo rithmen optimiert wurden. Die 92 Parameter setzen sich zusam men aus: 5 Parametern bzw. Stützstellen für die Wärmeleitfä higkeit des Stahlbandes, 11 Parametern bzw. Stützstellen für die Temperaturleitfähigkeit des Stahlbandes, einen Parameter für den konstanten Anteil für die Konvektion bei Luft, einen Parameter für den linearen Anteil für die Konvektion bei Luft, einen Parameter für den bandgeschwindigkeitsabhängigen Anteil der Konvektion, einen Parameter für die Wärmeabstrah lung, ein Faktor zur Gewichtung von Kühlung von Bandoberseite und Bandunterseite, einen Parameter für die Kühlung im Roll gang, je einen Parameter für die druckabhängige und die ge schwindigkeitsabhängige Anpassung der Wärmeübergangszahl, ei ne untere und eine obere Grenze für die Geschwindigkeit in bezug auf die geschwindigkeitsabhängige Anpassung der Wärme übergangszahl, einen Parameter für den Einfluß der Wassertem peratur, 4 Parameter zur Beschreibung der Temperaturabhängig keit der Wärmeübergangszahl, 40 Parameter für die Wassermen genabhängigkeit der Wärmeübergangszahl der Bandoberseite (10 Wasserstufen für 4 Kühlbereiche), 8 Parameter für die Spritz musterabhängigkeit der Wärmeübergangszahl (4 Spritzmuster für 2 Kühlbereiche) der Bandoberseite, 3 zusätzliche Parameter für die Wärmeübergangszahl der Bandoberseite (für 3 Kühlbe reiche), 4 Parameter für die Wassermengenabhängigkeit der Wärmeübergangszahl der Bandunterseite (eine Wasserstufe für 4 Kühlbereiche), 4 Parameter für die Spritzmusterabhängigkeit der Wärmeübergangszahl (4 Spritzmuster für einen Kühlbereich) der Bandunterseite und 2 zusätzliche Parameter für die Wärme übergangszahl der Bandunterseite (für 2 Kühlbereiche).

Fig. 11 zeigt eine quadratische Optimierungsfunktion 80, wie sie üblicherweise bei Optimierungsproblemen verwendet wird. In vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung wird dagegen ei ne Optimierungsfunktion 81 gemäß Fig. 12 verwendet, die kleine Abweichungen von der gewünschten Solltemperatur, im vorlie genden Ausführungsbeispiel Abweichungen bis 15°C, quadra tisch und große Abweichungen, d. h. im vorliegenden Ausfüh rungsbeispiel Abweichungen < 15°C, linear wichtet.

In vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung werden Parame ter, die ein und denselben physikalischen Effekt betreffen, in Gruppen zusammengefaßt, wobei die Werte einer Gruppe bei der Rekombination von Genen nicht auseinander gerissen wer den, d. h. daß Gruppen bei der Rekombination nur als Ganzes rekombiniert werden. Es hat sich gezeigt, daß es auf diese Weise möglich ist, physikalisch widersprüchliche Lösungen auszuschließen. Auf diese Weise läßt sich das Ergebnis des Optimierungsprozesses merklich verbessern, da, wie umfangrei che Versuche gezeigt haben, physikalisch nicht schlüssige Lö sungen und Zwischenlösungen den Optimierungsprozeß deutlich beeinträchtigen. Fig. 13 zeigt ein Beispiel für eine physika lisch nicht schlüssige Lösung. Dabei ist für den Wärmeüber gangskoeffizienten α die dazu notwendige Kühlmittelmenge ei ner Düse aufgetragen, wobei die Kühlmittelmenge L in % der Maximalleistung der entsprechenden Kühldüse aufgetragen ist. Physikalisch korrekt müßte die notwendige Kühlmittelmenge mit Zunahme des Wärmeübergangskoeffizienten α ansteigen, wie es Z.B. Kurve 83 in Fig. 14 zeigt. Demgegenüber weist die Kurve 82 Bereiche in Fig. 13 auf, in denen die notwendige Kühlmit telmenge L mit sinkendem Wärmeübergangskoeffizienten α zu nimmt. Dieses ist physikalisch nicht korrekt. Derartige phy sikalisch inkonsistente Lösungen, können durch die obenge nannte Gruppenbildung von Parametern verhindert werden. Fig. 15 und 16 verdeutlichen den Vorteil des erfindungsgemäßen Einsatzes von genetischen Algorithmen. Fig. 15 zeigt einen vereinfacht dargestellten Zusammenhang zwischen der Wärme leitfähigkeit λ und der Stahltemperatur T_steel. Zur Beschrei bung dieses Zusammenhangs sind drei Parameter λ₀, λ₁, λ₂ not wendig. Da es genetische Algorithmen ermöglichen, Optimie rungsprobleme mit vielen Parametern zu lösen, erlaubt das er findungsgemäße Verfahren auch eine genauere Modellierung in bezug auf die Modellstruktur. Durch die Verwendung von mehr Parametern, läßt sich der physikalische Zusammenhang zwischen Wärmeleitfähigkeit λ und Stahltemperatur T_steel besser be schreiben. Ein entsprechendes Beispiel zeigt Fig. 16. In Fig. 16 ist der Zusammenhang zwischen Wärmeleitfähigkeit λ und Stahltemperatur T_steel durch drei lineare Kurvenabschnitte mo delliert. Auf diese Weise hat sich die Anzahl der Parameter λ₀, λ₁, λ₂, λ₃ auf vier erhöht. Somit erlaubt also das erfin derische Verfahren bessere strukturelle Modellierung, was bei den stark nicht linearen Zusammenhängen eines Temperaturmo dells zu einer merklich präziseren Modellbildung führt.

Claims

1. Verfahren zur Kühlung von Metall in einem Hüttenwerk, wo bei die Kühlung in Abhängigkeit der Temperatur des Metalls derart eingestellt wird, daß das Metall eine gewünschte Soll temperatur erreicht, und wobei die Temperatur des Metalls mittels eines Temperaturmodells ermittelt bzw. vorausge schätzt wird, dadurch gekennzeichnet, daß die Parameter des Temperaturmodells, insbesondere Wärme übergangskoeffizienten und Wärmeleitfähigkeit des Metalls, mittels genetischer Algorithmen an die Eigenschaften des Me talls und der Kühlung im Sinne einer Optimierung angepaßt werden.

2. Verfahren zur Kühlung von Metall in einem Hüttenwerk, wo bei die Kühlung mittels einer modellgestützten Steuerung bzw. Regelung derart eingestellt wird, daß das Metall eine ge wünschte Solltemperatur erreicht, dadurch gekennzeichnet, daß die Parameter der modellgestützten Steuerung bzw. Rege lung, insbesondere Parameter der Reglerdynamik sowie Wärme übergangskoeffizienten und Wärmeleitfähigkeit des Metalls, mittels genetischer Algorithmen an die Eigenschaften des Me talls und der Kühlung im Sinne einer Optimierung angepaßt werden.

3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, daß Werte für die zu optimierenden Parameter in sogenannten Genen angeordnet sind, die wiederum Individuen einer soge nannten Population zugeordnet sind, und daß die Optimierung derart erfolgt,

4. Verfahren nach Anspruch 1, 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, daß als Temperatur des Metalls die Ausgangstemperatur des Me talls bei Verlassen eines Bearbeitungsprozesses verwendet wird.

5. Verfahren nach Anspruch 1, 2, 3 oder 4, dadurch gekennzeichnet, daß als Temperatur ein Temperaturprofil des Metalls verwendet wird.

6. Verfahren nach Anspruch 1, 3, 4 oder 5, dadurch gekennzeichnet, daß die Parameter des Temperaturmodells mittels der geneti schen Algorithmen in Abhängigkeit der Parameter des Tempera turmodells der gemessenen Temperatur, insbesondere der Aus lauftemperatur, des Metalls sowie der vom Temperaturmodell ermittelten Temperatur, insbesondere der Auslauftemperatur, ermittelt werden.

7. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 5, dadurch gekennzeichnet, daß Parameter der modellgestützten Steuerung bzw. Regelung mittels der genetischen Algorithmen in Abhängigkeit der ge messenen Temperatur, insbesondere der Auslauftemperatur, des Metalls sowie der gewünschten Solltemperatur ermittelt wer den.

8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, daß Parameter, die ein und denselben physikalischen Effekt betreffen, in Gruppen zusammengefaßt werden, wobei die Werte einer Gruppe bei der Rekombination von Genen nicht auseinan der gerissen werden, d. h. daß Gruppen bei der Rekombination nur als Ganzes rekombiniert werden.

9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, daß die Werte für die Parameter derart skaliert werden, daß sie eine homogene Sensitivität in bezug auf die Optimierungs funktion aufweisen.

10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, daß die Optimierungsfunktion in bezug auf kleine Abweichungen zwischen gemessener und vom Temperaturmodell ermittelten Tem peratur die Abweichungen quadratisch gewichtet.

11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die Optimierungsfunktion in bezug auf große Abweichungen zwischen gemessener und vom Temperaturmodell ermittelten Tem peratur die Abweichungen linear gewichtet.

12. Verfahren nach einem der Ansprüche 6 bis 10, dadurch gekennzeichnet, daß anfangs nicht alle Parameter gleichzeitig optimiert wer den, sondern nacheinander gruppenweise, wobei vorzugsweise die Gruppen, deren Parameter eine größere Sensitivität in be zug auf die Optimierungsfunktion haben, zuerst zur Optimie rung verwendet werden.

13. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die Eingangsgrößen für die genetischen Algorithmen vor der Optimierung mittels der genetischen Algorithmen auf Kon sistenz überprüft werden und daß inkonsistente Werte nicht zur Optimierung verwendet werden.

14. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, in bestimmten Zeitintervallen die Struktur des Temperaturmo dells bzw. der modellgestützten Regelung an die Eigenschaften des Metalls und der Kühlung im Sinne einer Optimierung ange paßt werden.

15. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die Parameter des Temperaturmodells bzw. der modellge stützten Regelung zumindest eine der Größen Wärmeleitfähig keit des Metalls, Temperaturleitfähigkeit des Metalls, Wärme übergangskoeffizient für Luftkühlung und Wärmeübergangskoef fizient für Wasserkühlung sind.

16. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß es zur Kühlung eines aus einer Fertigstraße auslaufenden Metallbandes, insbesondere eines Stahlbandes, angewendet wird.

17. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß es zu Kühlung eines Stranges einer Stranggießanlage oder zum Kühlen eines Bandes einer Gießwalzanlage verwendet wird.

18. Einrichtung zur Kühlung von Metall in einem Hüttenwerk, insbesondere zur Durchführung des Verfahrens nach Anspruch 1 oder einem der Ansprüche 3 bis 17, wobei die Kühlung in Ab hängigkeit der Temperatur des Metalls derart eingestellt wird, daß das Metall eine gewünschte Solltemperatur erreicht, und wobei die Temperatur des Metalls mittels eines Tempera turmodells ermittelt bzw. vorausgeschätzt wird, dadurch gekennzeichnet, daß die Parameter des Temperaturmodells, insbesondere Wärme übergangskoeffizienten und Wärmeleitfähigkeit des Metalls, mittels genetischer Algorithmen an die Eigenschaften des Me talls und der Kühlung im Sinne einer Optimierung angepaßt werden.

19. Einrichtung zur Kühlung von Metall in einem Hüttenwerk, insbesondere zur Durchführung des Verfahrens einem der An sprüche 2 bis 17, wobei die Kühlung mittels einer modellge stützten Regelung derart eingestellt wird, daß das Metall ei ne gewünschte Solltemperatur erreicht, dadurch gekennzeichnet, daß die Parameter der modellgestützten Regelung, insbesondere Parameter der Reglerdynamik sowie Wärmeübergangskoeffizienten und Wärmeleitfähigkeit des Metalls, mittels genetischer Algo rithmen an die Eigenschaften des Metalls und der Kühlung im Sinne einer Optimierung angepaßt werden.