Parameter optimization with particle swarm in a continuous cast mold
Descripción del Articulo
To adjust the parameters that influence the appearance of defects in the steel in the continuous casting mold, a particle swarm optimization algorithm (PSO) was developed using process models. The study considered multiple objectives with multiple restrictions and the results were compared with thos...
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2021 |
| Institución: | Universidad de Lima |
| Repositorio: | Revistas - Universidad de Lima |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:revistas.ulima.edu.pe:article/5100 |
| Enlace del recurso: | https://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Ingenieria_industrial/article/view/5100 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | parameter optimization continuous casting particle swarm metaheuristics casting mold optimización de parámetros colada continua enjambre de partículas metaheurísticas molde de colada |
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Parameter optimization with particle swarm in a continuous cast moldOptimización de parámetros con enjambre de partículas en un molde de colada continuaGonzález Rondón, Yordy Rengel Hernández, José EduardoMartínez Rizales, Johnny parameter optimizationcontinuous castingparticle swarmmetaheuristicscasting moldoptimización de parámetroscolada continuaenjambre de partículasmetaheurísticasmolde de coladaTo adjust the parameters that influence the appearance of defects in the steel in the continuous casting mold, a particle swarm optimization algorithm (PSO) was developed using process models. The study considered multiple objectives with multiple restrictions and the results were compared with those reported by a teaching-learning-based optimization algorithm (TLBO). We conclude that the PSO has a good capacity to determine the parameters of the mold, and with it, it is possible to achieve an optimal solution without requiring great computational efforts.Con la finalidad de ajustar en el molde de colada continua los parámetros que influyen en la aparición de defectos en el acero, se ha desarrollado un algoritmo deoptimización por enjambre de partículas (PSO), haciendo uso de modelos de procesos. El estudio consideró múltiples objetivos con múltiples restricciones y los resultados fueron comparados con los reportados por un algoritmo de optimización basado en enseñanza-aprendizaje (TLBO). Se concluyó que el PSO tiene buena capacidad para determinar los parámetros del molde y, con él, es posible conseguir una solución óptima sin requerir grandes esfuerzos computacionales.Universidad de Lima2021-12-06info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdftext/htmlhttps://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Ingenieria_industrial/article/view/510010.26439/ing.ind2021.n41.5100Ingeniería Industrial; No. 41 (2021); 29-48Ingeniería Industrial; Núm. 41 (2021); 29-482523-63261025-992910.26439/ing.ind2021.n41reponame:Revistas - Universidad de Limainstname:Universidad de Limainstacron:ULIMAspahttps://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Ingenieria_industrial/article/view/5100/5378https://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Ingenieria_industrial/article/view/5100/6459https://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:revistas.ulima.edu.pe:article/51002023-09-04T18:19:58Z |
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