基于JIT的炼钢-连铸生产调度模型研究

在连铸工艺、设备资源等约束条件下,为提高炼钢-连铸生产效率,避免人工调度,炼钢-连铸作业的精准调度已成为钢铁行业迫切的需求.通过对某炼钢厂现场调研,整合流程信息和时间数据,基于JIT提炼出炼钢-连铸生产调度的核心问题--炉机节奏匹配;进一步构建起基于柔性 Jobshop的炼钢-连铸调度系统模型和数学模型以及基于最小松弛时间的调度规则;最后用Lekin仿真调度实例,并将仿真结果与实际生产调度数据进行了分析和比对.实验数据表明了模型的正确性.     

炼钢—连铸—热轧一体化生产调度管理的研究

基于一体化管理思想,在已编制的炼钢-连铸生产调度模型及轧制批量计划的基础上,建立了炼钢-连铸-热轧一体化生产调度模型。本文结合我国钢铁企业的具体情况,对炼钢—连铸—热轧一体化管理的生产工艺、技术条件、炼钢—热轧两工程之间协调技术、生产管理系统以及国外的情况进行阐述。     

炼钢连铸生产计划调度一体化的仿真优化模型

为解决炼钢-连铸生产计划制定的可执行性与调度过程的时间不确定性影响问题,建立了一种计划调度一体化的仿真优化模型。模型以炼钢生产流程中的物流为对象,将连铸的连浇批量计划完成作为仿真的目标导向,同时考虑了过程的实时信息,并将生产调度原则抽象作为仿真模型的局域演化规则;模型可根据生产目标、过程信息按局域规则进行工位状态更新和物流迁移,从而实现目标导向下的自组织仿真。对于任意设定的时间范围,通过仿真模型的一次连续演化即得到可执行的炼钢连铸炉次计划,即初始调度方案。以某钢厂8h的生产实际数据检验了该仿真优化方法的有效性。     

基于“炉机对应”原则的炼钢—连铸调度模型

针对某特殊钢厂炼钢—连铸生产调度问题,首先,构建以炉机匹配度、连浇炉数以及过程等待时间等为主要评价指标的多目标优化调度数学模型.进而,对工艺流程结构以及炼钢、精炼和连铸三个工序的运行时间进行解析,分析合理的产品结构范围及不同产品结构下的生产组织模式.根据炼钢厂运行的"炉机对应"原则,运用柔性工序缓冲调节策略,协调优化炼钢、连铸工序间的生产节奏,求解不同生产模式下的调度方案.最后,通过仿真计算与实际生产状况的综合分析,验证了调度模型和求解策略的有效性和优越性.     

基于蚁群算法的炼钢-连铸作业计划编制方法

为提高炼钢-连铸作业计划编制中资源配置的有效性,提出了一种面向生产流程动态网络的自组织资源配置蚁群算法.炼钢-连铸作业计划以最小化炉次作业冲突时间和作业前等待时间、尽早安排连铸机开浇时间为目标,以连铸机连浇等工艺要求为约束条件建立模型,按生产流程网络结构的时空逆序关系设计了蚁群求解算法.利用某钢厂实际生产作业计划数据进行的算法验证结果表明:模型及算法能迅速得到高质量的可执行炼钢-连铸生产作业计划.     

基于时间倒推和流程仿真炼钢生产计划的制定

合理的生产计划制定与执行是生产顺利进行的有效保证．通过对炼钢连铸生产特点分析，提出基于时间倒推法和流程仿真相结合的用于炼钢连铸生产计划的制定方法，利用时间倒推法快速生成满足一定生产目标的生产作业计划，并作为炼钢物流仿真模型的仿真输入条件，通过模型仿真可进一步制定出考虑了生产过程的时间随机性、运输设备限制，并满足无设备冲突、连浇生产等约束条件的生产计划，提高计划在实际生产的可执行性．应用实例证明了该方法的可行性．     

CC-DR和CC-DHCR的生产物流模型

运用大系统建模方法。从连铸-连轧生产物流过程的工艺要求出发,建立了连铸-轧制、炼钢-连铸和炼钢-连铸-轧制生产物流数学模型,以此为基础提出了二步制订最佳生产物流计划的方法。     

钢厂炼钢-连铸生产调度及重计划方法

为解决炼钢-连铸生产调度中扰动情况下的重计划编制问题,提出一种按扰动时的作业计划是否已开始执行进行作业计划的分类,并分别采用正向时间并行顺推算法与反向基于遗传算法和时间并行倒推的混合优化算法进行炉次计划的重计划。利用某钢厂8 h的实际生产作业计划数据进行的验证结果表明:该方法能快速得到高质量的可执行炼钢-连铸生产重计划与调度方案。     

炼钢-精炼-连铸生产过程的仿真建模

在炼钢-精炼-连铸中，通过仿真可进一步制定出合理的生产计划，这样有利于提高计划在实际生产中的可执行性，而建模是使仿真过程更贴近实际生产的重要步骤。     

炼钢-连铸流程的炉机匹配

根据对钢厂炼钢-连铸流程中各工序的功能及相互关系的分析,建立炼钢-连铸流程简化模型,从理论上分析转炉和连铸机主要参数应满足的衔接匹配要求。在中冶连铸公司炼钢厂实际数据的基础上,借助Matlab仿真工具归纳比较不同物流瓶颈下可采取的炉机参数改进方案的利弊与匹配效果,提出进行炉机匹配的一般性改进方法和选择方案。最后,将其应用在中冶连铸公司炼钢厂的实例中,为其制定适应该厂的最佳炉机参数改进方案,在保证生产安全与流畅的前提下实现炉机参数的良好匹配。     

连铸机故障时融合炉次重分配的炼钢-连铸生产重调度

在炼钢-连铸生产过程中,连铸机故障会导致当前生产计划不可行,需要为故障机上未完成炉次重新分配连铸机和浇铸顺序。现行人工重分配策略无法及时响应以保证稳定和高效的生产,因此本文提出一种基于等待时间最小化的启发式炉次重分配规则,然后在此基础上建立重调度模型,并设计改进遗传算法求解该问题。采集某炼钢厂的实际生产数据进行算法验证,结果表明本文方法在连铸机出现故障时能快速给出较优的重调度方案。     

基于拉格朗日下界求解的炼钢-连铸生产调度方法

为提高炼钢-连铸生产效率,以加权总完工时间、作业等待惩罚总和最小化为目标,基于时间索引建立数学规划模型。在证明原问题、松弛问题、对偶问题三者最优解关系基础上,将机器容量约束松弛到目标函数中,运用次梯度算法求原问题下界,得到各炉次的开始时间序列。为消除松弛解中的有向环,采用融入启发式规则的列表调度,按照机器可用性优先原则,将炉次均衡地指派到各个加工机器上。利用GAMS/Cplex软件对18个调度算例进行测试运算,结果表明以较少的计算代价可以得到令人满意的近优解,因此本文提出的基于拉格朗日下界求解的方法对炼钢-连铸生产调度问题是可行的和有效的。     

基于规则学习的炼钢-连铸钢包选配方法

针对炼钢-连铸生产钢包选配时，钢包属性众多，且选配目标相互冲突难以同时满足的现状，通过一阶规则学习确定钢包温度最高、钢包使用次数最多、钢包材质等级最低和钢包下水口数量最小为性能指标，以钢包温度、使用次数、钢包材质、钢包水口使用次数、滑板和框架使用次数为约束，为每个炉次决策钢包，建立钢包选配模型.通过最小一般泛化法给出了钢包选配规则，提出了基于规则优先级的启发式钢包选配方法.实际数据仿真与实际应用结果表明，所提方法减少了在线钢包数量和日钢包维护次数，提升了炉次生产效率.     

基于UML炼钢-连铸车间生产调度系统建模

为了适应炼钢-连铸生产调度系统对实时性和动态性的要求，用Unified Modeling Language(UML)对该问题建立了需求模型、静态模型和动态模型，探讨了使用UML建模的特点及关键技术，结果表明，UML能够将系统的结构与数据良好的结合起来，精确体现系统的需求。     

基于时滞BP神经网络的铸坯表面温度预报研究

为了快速准确地计算连铸方坯表面温度,提出了基于时滞BP神经网络的温度预报模型.由于传统的基于机理的模型需要直接求解偏微分方程,导致模型的求解消耗时间过长.为了满足连铸动态控制与优化的需求,研究了连铸方坯的传热机理,根据连铸过程热传导的特点,建立了基于时滞BP神经网络的温度预报模型,以历史时刻的表面温度和当前时刻水量作为神经网络的输入,以下一个时刻表面温度作为神经网络的输出.该模型可以快速预报连铸方坯表面温度的动态变化情况.并且依据某工厂的真实数据进行实验,表面温度的预报最大相对误差小于0.1%,取得了较好的实验结果.该方法可以准确地预报连铸坯的表面温度.     

一机两流的连铸生产计划模型与算法

编制高效的连铸生产计划是现代钢铁企业提高生产率和降低能耗的有效手段,在此基础上,讨论了某大型钢铁企业一机两流的连铸生产计划编制问题,建立了基于目标规划的数学模型,目标是在满足生产规程的同时取得最大的效益·为解决该问题,提出了一种将遗传算法和禁忌搜索算法进行结合的智能搜索算法以加强遗传算法局部搜索能力·同时,在遗传算法中采用动态变异概率以防止出现早熟现象,在禁忌算法中采用自适应惩罚系数调整策略来满足模型中的约束,实际的计算结果证实了模型的可行性和算法的有效性     

炼钢连铸热轧一体化批量计划编制模型及实现

为解决钢铁企业生产计划一体化编制时能保证生产物流在各工序间的协调有序和高效运行,通过分析炼钢连铸热轧带钢各阶段的生产目标和工艺约束、物流变化及衔接关系,建立基于多目标优化的一体化批量计划数学模型。按照热轧带钢生产合同的要求,将一体化批量计划编制问题分解为热轧带钢的轧制单元计划、炼钢连铸的组炉和组浇计划。各计划之间既有独立又存在耦合,先编制完成轧制单元计划与组炉计划,然后再将轧制单元计划与组炉计划共同作用于组浇计划,运用基于改进协同进化的遗传算法设计模型求解策略。以某钢铁企业的带钢生产计划编制数据为例进行模型的仿真运行,测试结果表明了模型的可行性,为钢铁企业的一体化批量计划编制提供了一种有效手段。