AdaBoost自适应增益与排队论在铁-钢界面中的研究与应用

［摘 要］文章针对铁– 钢界面中铁水运输过程中出现的问题与挑战，提出了一种结合AdaBoost 自适应增益与排队论的优化方法。通过分析铁水运输领域的研究现状，介绍了AdaBoost 算法的发展与应用，以及排队论在铁钢界面中的应用。结果表明，该方法可有效提高铁水运输的效率，降低铁水温降，优化铁包周转过程。文章的研究对于提高我国铁– 钢界面运输效率，减少资源浪费，具有重要的理论意义和实际价值。

［关键词］AdaBoost ；排队论；铁– 钢界面；铁包周转；效率

［中图分类号］TM41 ［文献标志码］A ［文章编号］2095–6487（2024）05–0141–03

1 铁–钢界面概述

铁– 钢界面指铁水从高炉炼制完成后，通过运输设备（如铁水包车、铁包）运输到炼钢厂，进行下一步的炼钢过程。铁– 钢界面是钢铁生产过程中的关键环节，直接影响到整个流程生产的效率、质量和成本等多个因素。然而，在实际运输中，存在诸多问题与挑战，如铁水温降过快、铁包周转不畅等，严重影响了生产效率[1]。

2 铁水运输过程中的问题与挑战

（1）铁水温降过快。造成铁水温降过快的原因如下：①在铁水运输过程中，铁水与空气、铁包耐材工作层、渣层、罐口等之间的热传递导致铁水温度的降低；②铁水在运输和等待过程中时间过长，会导致铁水温度过低，如环境温度过低，会影响铁水的温度；③铁包耐材周转次数会对铁水温度产生影响，使用次数多的铁包可能会导致热损失更大。

（2）铁包周转不畅。铁包周转不畅，会导致炼钢生产节奏被打乱，从而对铁– 钢界面的生产秩序造成持续影响。另外，铁水在运输过程中可能受各种因素的制约，如铁水运输线路避让和冲突的制约、高炉受铁的实时重量、铁水流速、炼钢厂转炉铸机生产节奏等。若因此导致炼铁与炼钢之间的铁水量供需不平衡，也会造成铁包周转不畅。

3 AdaBoost自适应增益与排队论的应用背景

为解决上述问题，文章提出了一种结合AdaBoost自适应增益与排队论的优化方法。AdaBoost 是一种自适应的增强学习算法，其通过对同一训练数据集的训练样本进行多次训练，并在每次训练后都调整样本的权重，使得被错误分类的样本在下次训练中受到更大的关注，以此来提高分类器的性能，具有实时调整增益、适应性强、鲁棒性好等特点，运用在铁– 钢界面中，能够对铁包调度工作的数据管理和经验分析提供很好的支撑。至于排队论，也称为随机服务系统理论，其是对服务系统中排队现象进行研究的数学理论和方法。排队论系统中的资源可得到最有效地利用，重点能够对铁– 钢界面铁包调度规划和铁路线路避让组织提供良好的理论支撑和实践指导意义。

4 相关工作与技术分析

4.1 铁水运输领域的研究现状

随着科技创新和需求的不断变化，近年来，智能化与自动化技术在铁水运输领域得到了广泛应用。研究者关注铁路交通控制系统、无人驾驶运输工具、智能调度算法等方面，以提高运输的安全性、效率和可靠性。未来将会从提升效益、节能降碳、智能化运输、安全管理、过程分析与改进、技术推广等多个层面形成集成化、智能化系统，这将是一个系统工程。