JPH1157961A - Device for controlling cutting-off of cast slab in continuous casting - Google Patents
Device for controlling cutting-off of cast slab in continuous castingInfo
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- JPH1157961A JPH1157961A JP9222434A JP22243497A JPH1157961A JP H1157961 A JPH1157961 A JP H1157961A JP 9222434 A JP9222434 A JP 9222434A JP 22243497 A JP22243497 A JP 22243497A JP H1157961 A JPH1157961 A JP H1157961A
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Abstract
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は製鋼工程における連
続鋳造で得られる鋳片の切断を自動制御する連続鋳造に
おける鋳片切断制御装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a slab cutting control apparatus in continuous casting for automatically controlling the cutting of slabs obtained by continuous casting in a steel making process.
【0002】[0002]
【従来の技術】上記の連続鋳造における鋳片切断制御装
置としては、特開平3−27853号公報に記載される
ものがある。これは、タンディッシュからモールドに注
湯、冷却した鋳片上に品質異常を見つけると、プロセス
制御装置の信号を受け取った鋳片切断制御装置が異常部
分を除去した良片長さLを算出し、計画切断片長(指定
長)の下限値を合計した下限加算値を求め下限加算値a
以上である判定し、L≧aであるとき計画通りの本数
(指定本数)の切断片を採取し、L<aのときは指定本
数から1本減算した切断片の本数を採取する鋳片切断制
御装置であって、各指定長の合計値と良片長さLとの差
値ΔLを算出し、この差値ΔLを各切断片に振り分ける
ものである。これにより切断残屑の発生を防止し、鋳片
の採取率を向上することができる。2. Description of the Related Art As a slab cutting control device in the continuous casting described above, there is one disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 3-27853. This is because when a quality abnormality is found on a slab that has been poured from a tundish into a mold and cooled, a slab cutting control device that receives a signal from the process control device calculates a good piece length L from which an abnormal portion is removed, and The lower limit addition value obtained by summing the lower limit values of the cut piece lengths (designated lengths) is calculated as the lower limit addition value a
It is judged as above, and when L ≧ a, the cut pieces of the planned number (specified number) are sampled, and when L <a, the number of cut pieces obtained by subtracting one from the specified number is sampled. The control device calculates a difference value ΔL between a total value of each designated length and a good piece length L, and distributes the difference value ΔL to each cut piece. Thereby, generation of cutting debris can be prevented, and the collection rate of slab can be improved.
【0003】[0003]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記鋳
片切断制御装置では、鋳片長に十分な余裕がある場合は
良いが、一定長さの鋳片において鋳片上に発生する異常
部分の大きさ、発生位置、発生数、鋳片上の各良片の長
さを考慮して、指定本数、切断残屑の最適化を図らなけ
ればならない。また、品質的な観点からは切断片が公差
内であってもできるだけ指定長に一致させる必要があ
る。このため、鋳片の切断のパターンを種々検討しなけ
ればならず、制御が非常に複雑になる。However, in the above-mentioned slab cutting control device, it is good if the slab length has a sufficient margin. However, the size of the abnormal portion generated on the slab in the slab of a fixed length is small. The specified number and cutting debris must be optimized in consideration of the location, number of occurrences, and the length of each good piece on the slab. Further, from the viewpoint of quality, it is necessary to match the cut length with the designated length as much as possible even if the cut piece is within the tolerance. For this reason, it is necessary to consider various cutting patterns of the slab, and the control becomes very complicated.
【0004】したがって、本発明は、上記問題点に鑑
み、複雑な切断配置を容易に制御できる連続鋳造におけ
る鋳片切断制御装置を提供することを目的とする。SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, an object of the present invention is to provide a slab cutting control device in continuous casting that can easily control a complicated cutting arrangement in view of the above problems.
【0005】[0005]
【課題を解決するための手段】本発明は、前記問題点を
解決するために、連続鋳造される鋳片を複数の指定長の
切断片に一致するように切断する鋳片切断制御装置にお
いて、複数の品質異常部が発生する前記鋳片を切断して
得た切断片が前記複数の指定長の切断片にどの程度適し
ているかを評価する評価関数部と、前記鋳片を切断して
得た仮想的な切断片を遺伝子として前記鋳片を構成する
遺伝子の集まりを固体とし、この固体をランダムに多数
形成し、固体のペアリング、ペアリングされた固体間で
の遺伝子の公叉、遺伝子の突然変異を決定して、世代交
代を行い、多数の仮想的な切断片のパターンを形成し
て、前記評価関数部に最も良い評価関数の値をサーチさ
せ、所定の条件でサーチを終了する遺伝アルゴリズムサ
ーチ部と、前記遺伝子アルゴリズムで得られた最も良い
評価関数の値と、そのときの仮想的な切断片のパターン
とを基に、複数の前記仮想的な切断片の長さを逐次調整
して前記評価関数部にさらに良い評価関数の値をサーチ
させるヒルクライムアルゴリズムサーチ部とを備えるこ
とを特徴とする。この手段により、遺伝アルゴリズムサ
ーチ部により粗調制御が行われ、ヒルクライムアルゴリ
ズムサーチ部により微調制御が行われ、鋳片の最適な切
断を行うことが可能になる。SUMMARY OF THE INVENTION In order to solve the above-mentioned problems, the present invention provides a slab cutting control apparatus for cutting a continuously cast slab so as to match a plurality of slabs of a specified length. An evaluation function unit that evaluates to what extent a cut piece obtained by cutting the slab having a plurality of abnormal quality portions is suitable for the plurality of specified-length cut pieces, and obtained by cutting the slab. A collection of genes constituting the slab as a solid with the virtual cut piece as a gene, and a large number of the solids are formed at random, pairing of the solids, gene prominence between the paired solids, Is determined, generation alternation is performed, a pattern of a number of virtual cut pieces is formed, the evaluation function section is searched for the best evaluation function value, and the search is terminated under predetermined conditions. A genetic algorithm search unit, Based on the value of the best evaluation function obtained by the algorithm and the pattern of the virtual cut pieces at that time, sequentially adjust the lengths of the plurality of virtual cut pieces to the evaluation function unit. A hill climb algorithm search unit for searching for a good evaluation function value. By this means, the coarse adjustment control is performed by the genetic algorithm search unit, and the fine adjustment control is performed by the hill climb algorithm search unit, so that the optimal cutting of the slab can be performed.
【0006】[0006]
【発明の実施の形態】以下本発明の実施の形態について
図面を参照して説明する。図1は本発明の連続鋳造にお
ける鋳片切断制御装置の切断最適化ブロックの一例を示
す図である。本図に示す如く、計算条件を入力し鋳片切
断の最適化を評価する評価関数部1が設けられる。この
評価関数部1には、評価関数fが、以下の如く、設定さ
れる。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing an example of a cutting optimization block of a slab cutting control device in continuous casting according to the present invention. As shown in the figure, an evaluation function unit 1 is provided for inputting calculation conditions and evaluating optimization of slab cutting. The evaluation function f is set in the evaluation function unit 1 as follows.
【0007】 f=a×(請求切断本数N/指定本数No) n −bΣ|(指定長li −切断長Li )|/鋳片長L i=1 n' −CΣ切断残屑長Li ′/鋳片長L …(1) i′=0 ここに、第1項は請求切断本数の評価部であり、一鋳造
当たり得られる一鋳片が計画的に切断される計画切断片
(又はスラブ)の指定本数Noに対し、切断が請求され
る切断片の切断長のうち計画切断片の指定長と見なされ
る請求切断本数Nの割合を示す。請求される切断片の切
断長Liが指定長liの公差αi内にあるときのみ指定
長liの計画切断片とみなされる。なお、第1項は請求
切断本数Nが計画切断片の指定本数Noに近づくに従い
評価関数fの評価値が大きくなる。F = a × (number of requested cuts N / specified number No) n−bΣ | (specified length li−cut length Li) | / slab length Li = 1n′−CΣcut debris length Li ′ / cast Piece length L ... (1) i '= 0 Here, the first claim is an evaluation section for the number of cut pieces required, and designates a planned cut piece (or slab) from which one slab obtained per casting is cut off systematically. For the number No, the ratio of the number N of requested cuts regarded as the designated length of the planned cut piece among the cut lengths of the cut pieces requested to be cut is shown. Only when the cut length Li of the requested cut piece is within the tolerance αi of the specified length li, it is regarded as the planned cut piece of the specified length li. In the first aspect, the evaluation value of the evaluation function f increases as the number N of requested cuts approaches the designated number No of planned cut pieces.
【0008】第2項は請求切断長の評価部であり、指定
長liと切断が請求される切断片の切断長Liとの差の
一鋳片の鋳片長Lに対する割合の累積値を示す。ここ
に、nは請求される切断数(切断残屑数を除く)であ
る。第2項はその累積値が小さくなるに従い評価関数f
の評価値が大きくなる。第3項は切断残屑長の評価部で
あり、請求される切断片が切断残屑とみなされる切断残
屑長Li′の鋳片長Lに対する割合の累積値を示す。こ
こにn′は切断残屑とみなされる切断片の数である。第
3項はその累積値が小さくなるに従い、評価関数fの評
価値が大きくなる。The second section is a request cutting length evaluation section, and shows a cumulative value of a ratio of one cast piece to a cast piece length L between a designated length li and a cut length Li of a cut piece to be cut. Here, n is the requested number of cuts (excluding the number of cut debris). The second term is an evaluation function f as its cumulative value decreases.
Evaluation value increases. The third term is an evaluation section of the cutting debris length, and shows the cumulative value of the ratio of the cutting debris length Li ′ to the slab length L in which the requested cut piece is regarded as the cutting debris. Here, n 'is the number of cut pieces regarded as cutting debris. In the third term, the evaluation value of the evaluation function f increases as the cumulative value decreases.
【0009】a,−b,−cは評価関数fの第1項、第
2項、第3項の重み係数である。この重み係数は操業ニ
ーズに従って計算条件の入力により設定される。この評
価関数部1で処理される評価関数の値が大きいほど、鋳
片の切断の最適化がうまくいっていることが示されるこ
とになる。なお、この評価関数部1では一鋳片の複数の
指定長に対して請求される切断片のパターンを形成して
評価関数の値が求められるが、この請求される切断片の
パターンの数は膨大になる。このため、スイッチ2を介
して、阻評価を行うための遺伝アルゴリズムサーチ部3
と、微評価を行うためのヒルクライムアルゴリズムサー
チ部4とによって切断片のパターンのサーチが行われ
る。A, -b, and -c are weight coefficients of the first, second, and third terms of the evaluation function f. The weight coefficient is set by inputting calculation conditions according to the operation needs. The larger the value of the evaluation function processed by the evaluation function unit 1, the better the optimization of the cutting of the slab is. In this evaluation function section 1, the value of the evaluation function is obtained by forming a pattern of a cut piece requested for a plurality of designated lengths of one cast piece. Become huge. For this reason, the genetic algorithm search unit 3 for performing the inhibition evaluation via the switch 2
Then, the hill climb algorithm search unit 4 for performing the fine evaluation searches the pattern of the cut piece.
【0010】先ず、遺伝アルゴリズムサーチ部3につい
て説明する。遺伝アルゴリズムサーチ部3による遺伝ア
ルゴリズムは、生物の進化のメカニズムをシミュレート
する人工的なモデルであり、その概要は、生物が進化を
遂げていく際に、以下の作用が繰り返される。 自然淘汰:環境に適応する固体のみ生き残る。First, the genetic algorithm search unit 3 will be described. The genetic algorithm by the genetic algorithm search unit 3 is an artificial model that simulates the mechanism of the evolution of an organism. The outline of the genetic algorithm is as follows when an organism evolves. Natural selection: only those that adapt to the environment survive.
【0011】 優勢遺伝:固体同士の交配により世代
間での優れた形質が継承さる。 突然変異:これまでと全く性質の異なる変異であ
る。 以下に具体的な例を用いて遺伝アルゴリズムを説明す
る。鋳造で得られる鋳片長Lを50.3m、この鋳片を
計画的に切断して求めるべき計画切断片(スラブ)の指
定本数Noを9として、各計画切断片の指定長li、公
差αiが、以下の如く、設定されるとする。一つの計画
切断片の指定長liは最大10mとする。[0011] Predominant inheritance: crosses between individuals inherit excellent traits between generations. Mutation: A mutation that is completely different in nature. The genetic algorithm will be described below using a specific example. Assuming that the slab length L obtained by casting is 50.3 m, the designated number No of the planned cut pieces (slabs) to be obtained by planned cutting of the slab is 9, the designated length li and tolerance αi of each planned cut piece are Are set as follows. The designated length li of one planned cut piece is 10 m at the maximum.
【0012】[0012]
【表1】 [Table 1]
【0013】次に、一つの請求される切断片に一つの遺
伝子を対応させる。一つの鋳片に一つの固体を対応させ
る。上記例では一つの鋳片に請求される9つの切断片を
設けることは一つの固体に9つの遺伝子を設けることに
対応する。第1の世代として、一つの固体を構成する9
つの遺伝子の長さを種々変化させ、以下の例の如く、固
体を100個だけ形成し、且つ各評価関数の値を計算す
る。Next, one gene is made to correspond to one requested slice. One solid corresponds to one slab. In the above example, providing the nine cut pieces claimed in one slab corresponds to providing nine genes in one solid. As a first generation, one solid is composed 9
The length of one gene is variously changed, only 100 solids are formed, and the value of each evaluation function is calculated as in the following example.
【0014】 遺伝子の内容 評価関数値 固体No.1 (L1,1, L1,2, L1,3, … , L1,9) f1 固体No.2 (L2,1, L2,2, L2,3, … , L2,9) f2 固体No.3 (L3,1, L3,2, L3,3, … , L3,9) f3 固体No.4 (L4,1, L4,2, L4,3, … , L4,9) f4 … 固体No.100 (L100,1, L100,2, L100,3, … , L100,9) f100 ここに、 Ln,1+ Ln,2+…+ Ln,9 =L(=50.3m)であ
る。Contents of gene Evaluation function value Solid No. 1 (L 1,1 , L 1,2, L 1,3 ,..., L 1,9 ) f1 Solid No. 2 (L 2,1 , L 2, 2, L 2,3 ,…, L 2,9 ) f2 Solid No.3 (L 3,1 , L 3,2, L 3,3 ,…, L 3,9 ) f3 Solid No.4 (L 4 , 1, L 4,2, L 4,3 , ..., L 4,9) f4 ... solid No.100 (L 100,1, L 100,2, L 100,3, ..., L 100,9) f100 Here, L n, 1 + L n, 2 + ... + L n, 9 = L (= 50.3 m).
【0015】図2は切断片である遺伝子の鋳片上の配置
を説明する図である。本図(a)に示す如く、正常な鋳
片上に遺伝子 Ln,1, Ln,2,…, Ln,9(n=1,100)として請
求されるべき切断片が配置される場合に、本図(b)に
示す如く、例えば鋳片上の遺伝子 Ln,2 と Ln,3 の間に
長さΔの品質異常がある場合には遺伝子 Ln,2 はΔ2、
遺伝子 Ln,3 はΔ3 だけ短かくなる。なお、品質異常部
は鋳片上の任意の位置に複数あってもよく、それらの長
さも一般的に異なる。FIG. 2 is a diagram for explaining the arrangement of a gene as a cut piece on a cast piece. As shown in this figure (a), when a cut piece to be claimed as a gene Ln, 1 , Ln, 2, ... , Ln, 9 (n = 1,100) is placed on a normal slab, As shown in FIG. 2B, for example, when there is a quality abnormality of length Δ between the genes L n, 2 and L n, 3 on the slab, the gene L n, 2 becomes Δ 2 ,
Gene L n, 3 is shorter by delta 3. In addition, there may be a plurality of abnormal quality portions at arbitrary positions on the slab, and their lengths are also generally different.
【0016】図3は各固体の例えば、固体No.n評価
関数の計算を説明するフローチャートである。遺伝アル
ゴリズムサーチ部3から評価関数部1に遺伝子情報が与
えられると、評価関数部1では、本図に示す如く、ま
ず、ステップS1、S2において初期化A1=0,A2
=0,A3=0,N=0を行う。ステップS3では遺伝
子の長さ Ln,i が指定長 Li の公差の範囲(±αi)に
あるかが判定される。ステップS4では、公差の範囲に
ある場合には、請求切断本数Nがカウントされ、ステッ
プS5ではA1=N/Noが算出される。ステップ6で
は A=A2+1| Li-Ln,1 |を算出する。ステップ7では
公差はずれの遺伝子の長さ Ln,i が Li-βiよりも小さ
い場合は切断残屑長と判定する。ここにβiは切断残屑
長の判断長さである。ステップ8では切断残屑長との判
定によりA3=A3+ Ln,i を算出する。ステップS7
で Li −βi≦ Ln,i < Li −α, Ln,i > Li +αの
場合には Ln,i の遺伝子は予備材として、ステップ6に
進み、A2の算出が行われる。ステップS9、S10で
はこの計算を繰り返し、その結果として、ステップS1
1において、(1)式を用い固体No.nの評価関数f
n を fn =a×A1/9−b×A2 /50.3−c×A3 /50.3 …(2) として求める。FIG. 3 shows each solid, for example, solid No. 9 is a flowchart illustrating calculation of an n evaluation function. When genetic information is provided from the genetic algorithm search unit 3 to the evaluation function unit 1, the evaluation function unit 1 first initializes A1 = 0, A2 in steps S1 and S2 as shown in FIG.
= 0, A3 = 0, N = 0. In step S3, it is determined whether or not the gene length L n, i is within the tolerance range (± αi) of the designated length L i . In step S4, if the number falls within the tolerance range, the number N of bills cut is counted, and in step S5, A1 = N / No is calculated. In step 6, A = A2 + 1 | Li-Ln , 1 | is calculated. In step 7, when the length L n, i of the out-of-tolerance gene is smaller than L i− βi, it is determined to be the length of the cutting residue. Here, βi is the judgment length of the cutting debris length. In step 8, A3 = A3 + Ln , i is calculated based on the determination of the cutting residue length. Step S7
In the case where L i −β i ≦ L n, i <L i −α, L n, i > L i + α , the gene of L n, i is used as a spare material, and the process proceeds to step 6 to calculate A2. . In steps S9 and S10, this calculation is repeated, and as a result, in step S1
In the solid No. 1 using the formula (1), evaluation function f of n
n is obtained as fn = a.times.A1 / 9-b.times.A2 / 50.3-c.times.A3 / 50.3 (2).
【0017】次に、100個の固体から、例えば、ルー
レット方式(その他にランダム方式、基体方式がある)
に従って2固体×50組のペアリングを行う。次に、ペ
アになった固体の遺伝子の値を公叉方法に従って入れ替
える。以下に、ペアリングとなった固体No.3と固体No.7
との一点公叉の例を示す。 公叉前 固体No.3 (L3,1, L3,2, L3,3, L3,4, L3,5, L3,6, L3,7, L3,8, L3,9) 固体No.7 (L7,1, L7,2, L7,3, L7,4, L7,5, L7,6, L7,7, L7,8, L7,9) 公叉後 固体No.3 (L3,1, L3,2, L3,3, L3,4, L7,5, L7,6, L7,7, L7,8, L7,9) 固体No.7 (L7,1, L7,2, L7,3, L7,4, L3,5, L3,6, L3,7, L3,8, L3,9) また、2点公叉の例を以下に示す。Next, from 100 solids, for example, a roulette method (other than a random method and a substrate method).
Pairing of 2 solids × 50 sets is performed according to the above. Next, the values of the paired solid genes are exchanged according to the formal method. The solid No. 3 and the solid No. 7 that have been paired are shown below.
Here is an example of a one-point fork. Solid No.3 (L 3,1 , L 3,2, L 3,3 , L 3,4 , L 3,5 , L 3,6 , L 3,7 , L 3,8 , L 3 , 9 ) Solid No. 7 (L 7,1 , L 7,2, L 7,3 , L 7,4 , L 7,5 , L 7,6 , L 7,7 , L 7,8 , L 7 , 9 ) After forging Solid No.3 (L 3,1 , L 3,2, L 3,3 , L 3,4 , L 7,5 , L 7,6 , L 7,7 , L 7,8 , L 7,9 ) Solid No. 7 (L 7,1 , L 7,2, L 7,3 , L 7,4 , L 3,5 , L 3,6 , L 3,7 , L 3,8 , L 3,9 ) An example of a two-point fork is shown below.
【0018】 公叉前 固体No.3 (L3,1, L3,2, L3,3, L3,4, L3,5, L3,6, L3,7, L3,8, L3,9) 固体No.7 (L7,1, L7,2, L7,3, L7,4, L7,5, L7,6, L7,7, L7,8, L7,9) 公叉後 固体No.3 (L3,1, L3,2, L3,3, L7,4, L7,5, L7,6, L3,7, L3,8, L3,9) 固体No.7 (L7,1, L7,2, L7,3, L3,4, L3,5, L3,6, L7,7, L7,8, L7,9) 次に、突然変異の遺伝子を決定し、変化の度合いに従っ
て遺伝子の値を変更する。例えば、全部で900個ある
遺伝子の中から、3%の確率でランダムに遺伝子を選択
する。選択した遺伝子の値(仮想的な切断片の長さ)
を、変化の度合いを±30%として、 〔元の値〕×0.7+〔0〜10mの間のランダム値〕×0.3 …(3) の値に変更する。Solid No. 3 (L 3,1 , L 3,2, L 3,3 , L 3,4 , L 3,5 , L 3,6 , L 3,7 , L 3,8 , L 3,9 ) Solid No. 7 (L 7,1 , L 7,2, L 7,3 , L 7,4 , L 7,5 , L 7,6 , L 7,7 , L 7,8 , L 7,9 ) After forging Solid No. 3 (L 3,1 , L 3,2, L 3,3 , L 7,4 , L 7,5 , L 7,6 , L 3,7 , L 3,8 , L 3,9 ) Solid No.7 (L 7,1 , L 7,2, L 7,3 , L 3,4 , L 3,5 , L 3,6 , L 7,7 , L 7,8 , L 7,9 ) Next, the gene of the mutation is determined, and the value of the gene is changed according to the degree of change. For example, a gene is randomly selected at a probability of 3% from a total of 900 genes. Selected gene value (virtual section length)
Is changed to a value of [original value] × 0.7 + [random value between 0 and 10 m] × 0.3 (3) with the degree of change being ± 30%.
【0019】このようにして変更された100個の固体
を第1.5世代の固体として、それらの評価関数を前述
と同様にして求める。第2世代として、第1の世代の固
体の中から評価関数が最良な1の固体と、第1.5世代
の最悪の1の固体を除いた99個の固体とを合体した固
体を形成して世代交代を行う。この第2の世代の評価関
数が下記指定された終了条件を満足しているなら終了と
し、そうでなければ以上の手順を繰り返して、第2.5
世代、第3世代を作る。The 100 solids changed in this way are regarded as 1.5th generation solids, and their evaluation functions are obtained in the same manner as described above. As the second generation, a solid is formed by combining one solid having the best evaluation function from the first generation solids and 99 solids excluding the worst one solid of the 1.5th generation. To change generations. If the evaluation function of the second generation satisfies the end condition specified below, the process is terminated. Otherwise, the above procedure is repeated, and
Generation, 3rd generation.
【0020】なお、第1世代と第1.5世代で評価の2
00の固体から評価の良い100の固体を第2世代の固
体としてもよい。また、単に第1.5世代の100の固
体を第2世代としてもよい。終了条件として、世代交代
回数が指定した世代まで実行した終了する。又は、第2
世代の最良の固体の評価値が指定した値よりも良ければ
終了とする。又は、最良固体の不変回数指定になってい
るなら、つまり、前世代の最良固体と、当世代の最良固
体が同じという状況が、指定回数以上継続しているなら
終了とする。It should be noted that two evaluations of the first and 1.5th generations
From 100 solids, 100 solids with good evaluation may be used as second generation solids. Alternatively, 100 solids of the 1.5th generation may be simply used as the second generation. As an ending condition, the process is executed up to the generation whose number of generation alternations is specified. Or the second
If the evaluation value of the best individual of the generation is better than the specified value, the process is terminated. Alternatively, if the invariable number of the best solid is specified, that is, if the situation that the best solid of the previous generation is the same as the best solid of the current generation continues for the specified number of times or more, the process ends.
【0021】次に遺伝アルゴリズムサーチ部3の処理が
終了したらスイッチ2をヒルクライムアルゴリズムサー
チ部4に切り換える。ヒルクライムアルゴリズムサーチ
部4は試行錯誤的なサーチであり、ある状態に進み、前
回のステップと今回のステップで評価関数の値が良けれ
ばそのまま進み、悪ければもとに戻って別の状態に進む
ものである。Next, when the processing of the genetic algorithm search section 3 is completed, the switch 2 is switched to the hill climb algorithm search section 4. The hill climb algorithm search unit 4 is a trial and error search, and proceeds to a certain state. If the value of the evaluation function is good in the previous step and the present step, the hill climb algorithm search unit 4 proceeds as it is, and if it is bad, returns to the original state and proceeds to another state. .
【0022】図4は遺伝アルゴリズムサーチ部3とヒル
クライムアルゴリズムサーチ部4との関係を説明する図
である。本図に示す如く、遺伝アルゴリズムサーチ部3
では評価関数の最適解の解空間を限定して、ヒルクライ
ムアルゴリズムサーチ部4では限定された局所解空間に
おいて局所解をサーチする。すなわち、遺伝アルゴリズ
ムサーチ部3により粗調制御が行われ、ヒルクライムア
ルゴリズムサーチ部4に微調制御が行われる。例えば、
以下の如く、ヒルクライムアルゴリズムサーチ部4によ
り、切断片の長さを指定長さに近づけるため、品質の向
上を図る。FIG. 4 is a diagram for explaining the relationship between the genetic algorithm search unit 3 and the hill climb algorithm search unit 4. As shown in the figure, the genetic algorithm search unit 3
Then, the solution space of the optimal solution of the evaluation function is limited, and the hill climb algorithm search unit 4 searches for a local solution in the limited local solution space. That is, coarse adjustment control is performed by the genetic algorithm search unit 3, and fine adjustment control is performed by the hill climb algorithm search unit 4. For example,
As described below, the hill climb algorithm search unit 4 makes the length of the cut piece closer to the designated length, thereby improving the quality.
【0023】図5はヒルクライムアルゴリズムサーチ部
4の動作例を説明するフローチャートである。ステップ
S21において、ヒルクライムアルゴリズムサーチ部4
は遺伝アルゴリズムサーチ部3より最も良い評価関数の
値fGAB とその時の計算条件をもらう。ステップS22
において、遺伝アルゴリズムサーチ部3のサーチ結果が
図2(b)に示すようになったとすると、遺伝子L n,1
とL n,2 との切断位置1を右へΔ(例えば L2 の公差α
2 の1/10)だけ移動する。ステップS23におい
て、評価関数の値fGAB を計算した条件にステップS2
2の移動条件を加えて評価関数の値を再計算しそれをf
HA11とする。ステップS23において、f GHA11 がf
GAB よりも良いか判定する。良ければステップS22に
戻り、さらに以上の計算を繰り返し、今回のfHA21が前
回のfHA11よりも良いかを判定する。ステップS24に
おいて上記判定が良くなければ、切断位置1を左へΔ
(例えばL1の公差α1 の1/10)だけ移動してステッ
プS25、S26で上記と同様の計算を繰り返する。そ
してステップS27で次の遺伝子の切断位置でさらに計
算を行う。FIG. 5 shows a hill climb algorithm search unit.
6 is a flowchart illustrating an operation example of Example No. 4; Steps
In S21, the hill climb algorithm search unit 4
Is the best evaluation function than the genetic algorithm search unit 3.
Value fGABAnd the calculation conditions at that time. Step S22
In the search result of the genetic algorithm search unit 3
As shown in FIG. 2B, the gene Ln, 1
And Ln, 2The cutting position 1 to the right by Δ (for example, LTwoTolerance α
Two1/10). In step S23
And the value f of the evaluation functionGABStep S2 is applied to the condition where
The value of the evaluation function is recalculated by adding the movement condition of 2,
HA11And In step S23, f GHA11Is f
GABIs determined to be better. If yes, go to step S22
Go back and repeat the above calculation to get this fHA21Before
Times fHA11Is determined to be better. In step S24
If the above determination is not good, move the cutting position 1 to the left by Δ
(Eg L1Tolerance α1 1/10) of the
In steps S25 and S26, the same calculation as above is repeated. So
Then, in step S27, further measurement is performed at the cutting position of the next gene.
Perform the calculation.
【図1】本発明の連続鋳造における鋳片切断制御装置の
切断最適化ブロックの一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing an example of a cutting optimization block of a slab cutting control device in continuous casting according to the present invention.
【図2】切断片である遺伝子の鋳片上の配置を説明する
図である。FIG. 2 is a diagram illustrating the arrangement of a gene, which is a cut piece, on a cast piece.
【図3】各固体の評価関数の計算を説明するフローチャ
ートである。FIG. 3 is a flowchart illustrating calculation of an evaluation function of each solid.
【図4】遺伝アルゴリズムサーチ部3とヒルクライムア
ルゴリズムサーチ部4との関係を説明する図である。FIG. 4 is a diagram illustrating a relationship between a genetic algorithm search unit 3 and a hill climb algorithm search unit 4;
【図5】ヒルクライムアルゴリズムサーチ部4の動作を
説明するフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart illustrating an operation of a hill climb algorithm search unit 4;
1…評価関数部 2…スイッチ 3…遺伝アルゴリズムサーチ部 4…ヒルクライムアルゴリズムサーチ部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Evaluation function part 2 ... Switch 3 ... Genetic algorithm search part 4 ... Hill climb algorithm search part
Claims (3)
断片に一致するように切断する鋳片切断制御装置におい
て、 複数の品質異常部が発生する前記鋳片を切断して得た切
断片が前記複数の指定長の切断片にどの程度適している
かを評価する評価関数部と、 前記鋳片を切断して得た仮想的な切断片を遺伝子として
前記鋳片を構成する遺伝子の集まりを固体とし、この固
体をランダムに多数形成し、固体のペアリング、ペアリ
ングされた固体間での遺伝子の公叉、遺伝子の突然変異
を決定して、世代交代を行い、多数の仮想的な切断片の
パターンを形成して、前記評価関数部に最も良い評価関
数の値をサーチさせ、所定の条件でサーチを終了する遺
伝アルゴリズムサーチ部と、 前記遺伝子アルゴリズムで得られた最も良い評価関数の
値と、そのときの仮想的な切断片のパターンとを基に、
複数の前記仮想的な切断片の長さを逐次調整して前記評
価関数部にさらに良い評価関数の値をサーチさせるヒル
クライムアルゴリズムサーチ部とを備えることを特徴と
する連続鋳造における鋳片切断制御装置。1. A slab cutting control device for cutting a slab to be continuously cast so as to match a plurality of slabs of a specified length, wherein the slab is obtained by cutting the slab having a plurality of abnormal quality parts. An evaluation function unit that evaluates how much the cut piece is suitable for the cut pieces of the plurality of designated lengths, and a gene that constitutes the cast piece as a virtual cut piece obtained by cutting the cast piece. The collection is made a solid, a large number of these solids are formed at random, pairing of the solids, gene formalism between the paired solids, gene mutation are determined, and generational changes are performed. A genetic algorithm search unit that forms a pattern of a simple cut piece, causes the evaluation function unit to search for the value of the best evaluation function, and ends the search under predetermined conditions; and the best evaluation function obtained by the genetic algorithm. And its value Based on the virtual cutting piece pattern at the time,
A hill climb algorithm search unit that sequentially adjusts the lengths of the plurality of virtual cut pieces and causes the evaluation function unit to search for a better evaluation function value. .
数に対する請求切断本数、前記切断片の指定長さに対す
る切断片の長さ、切断残屑量を評価の項目とすることを
特徴とする、請求項1に記載の連続鋳造における鋳片切
断制御装置。2. The evaluation function unit is characterized in that the requested number of cut pieces relative to a specified number of cut pieces, the length of cut pieces relative to a specified length of the cut pieces, and the amount of cutting debris are items of evaluation. The slab cutting control device in continuous casting according to claim 1.
は、各切断の位置を左に又は右に逐次移動する毎に評価
関数の値の良否を判定してサーチを行うことを特徴とす
る、請求項1に記載の連続鋳造における鋳片切断制御装
置。3. The search according to claim 1, wherein the hill climb algorithm search unit determines whether or not the value of the evaluation function is good each time the position of each cut is sequentially moved left or right. A slab cutting control device in continuous casting according to the above.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP9222434A JPH1157961A (en) | 1997-08-19 | 1997-08-19 | Device for controlling cutting-off of cast slab in continuous casting |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP9222434A JPH1157961A (en) | 1997-08-19 | 1997-08-19 | Device for controlling cutting-off of cast slab in continuous casting |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH1157961A true JPH1157961A (en) | 1999-03-02 |
Family
ID=16782342
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP9222434A Withdrawn JPH1157961A (en) | 1997-08-19 | 1997-08-19 | Device for controlling cutting-off of cast slab in continuous casting |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH1157961A (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100986160B1 (en) | 2008-09-12 | 2010-10-07 | 인하대학교 산학협력단 | System and method for manufacturing mask using genetic algorithm and dna computing |
CN106611221A (en) * | 2016-12-21 | 2017-05-03 | 重庆大学 | Steelmaking-continuous casting rescheduling method for solving continuous casting machine fault |
-
1997
- 1997-08-19 JP JP9222434A patent/JPH1157961A/en not_active Withdrawn
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100986160B1 (en) | 2008-09-12 | 2010-10-07 | 인하대학교 산학협력단 | System and method for manufacturing mask using genetic algorithm and dna computing |
CN106611221A (en) * | 2016-12-21 | 2017-05-03 | 重庆大学 | Steelmaking-continuous casting rescheduling method for solving continuous casting machine fault |
CN106611221B (en) * | 2016-12-21 | 2018-11-30 | 重庆大学 | It is a kind of for solving the steel smelting-continuous casting rescheduling method of conticaster failure |
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