复杂高炉炼铁过程中,装料制度作为上部调剂手段用以调节高炉内炉况的运行状态。在布料矩阵的操作参数设定下,矿石、焦炭等炉料经由旋转溜槽在炉喉处所形成的空间分布对煤气流的合理利用和高炉的稳定顺行起着决定性的作用。依据高炉实际生产情况,调整所形成的料面分布形状以及给出布料矩阵优化计算的理论依据,不仅有助于现场指导布料矩阵的制定,也是高炉稳定顺行、节约能源、减少排放的有效途径。然而由于布料矩阵和料面分布形状之间的映射关系并不完善,导致高炉装料过程中布料矩阵的制定仍由现场的工长结合专家意见进行调节,这种调节模式,不利于实时调整高炉的运行状态。本文针对高炉装料过程中料面分布形状之间的数学描述与布料矩阵的映射关系,结合最优料面和径向矿焦比的评价参数,构建了期望料面输出形状分布与期望料层厚度分布的两种优化模型,为布料矩阵的逆计算和制定提供了模型基础。基于以上两种优化模型,本文在进行布料矩阵逆计算时,通过深入学习遗传算法,确立了基于遗传算法的优化方法。并且为了验证遗传算法优化结果的准确性,引入了同样适用解决该问题的PSO算法。本文进行优化计算时,两种优化算法选用相同的种群数和最大迭代值,使用工业过程的实测数据进行仿真实验。结果表明遗传算法在解决布料矩阵的逆计算问题时,拥有更高的搜索精度,并且选用基于遗传算法的优化模型求取的布料矩阵更符合期望目标,能够合理有效地制定布料矩阵。高炉冶炼过程中,炉料的下降是一直存在的,因为炉料下降会使炉喉处料面的分布形状发生相应变化,所以在制定合理的布料矩阵前,需要探究炉喉处炉料的下降情况。经研究表明,炉料在高炉炉喉处径向方向上的实际下降速度存在差异,基于质量守恒本文建立了非均匀炉料下降数学模型,并且通过仿真实验验证了该模型的准确性。在多环布料模型、炉料下降模型和基于遗传算法的布料矩阵的逆计算前提下,本文提出了高炉布料过程的动态平衡,并且通过仿真实验,初步验证了高炉布料实现动态平衡的可行性,为将来高炉装料过程中布料矩阵的制定与调节提供了一定的理论依据。