炼钢-连铸过程生产计划与调度问题综合优化研究

生产计划与调度是炼钢厂生产管理与控制的重要环节。对特殊钢厂炼钢-连铸过程的生产计划与调度问题进行述评,对国内外其研究现状进行分析,并指出了其生产计划与调度结构的发展趋势。结果表明,合理的生产计划与调度方案,是特殊钢厂实现高品质、高效生产的重要途径,亦可对其全过程进行高效协调与管理,从而降低能耗和冶炼成本。     

基于产品结构的炼钢连铸区段产能解析

生产能力是衡量钢厂生产运营状况的重要技术经济指标。通过对国内某全连铸转炉特殊钢厂生产过程的解析,确立了不同钢种在炼钢、精炼、连铸3个主体工序的运行时间参数。在此基础上探讨炼钢连铸区段中各工序产能与生产产品结构、炼钢连铸区段的系统产能与工序产能的关系,分析不同产品结构下制约系统产能的瓶颈工序,对此提出提高系统产能的相应改进措施。形成了具有普适性的炼钢连铸区段产能研究方法,为钢厂确定合理的产能和产品结构指标以及充分发挥整个炼钢连铸区段系统的生产能力提供一定指导和理论依据。     

基于聚类分析的简单高校分类方法

根据我国高等教育发展的需要，给出了一种简单有效的高校分类方法，并举例说明了利用SPSS软件实现统计分析的过程．     

特殊钢厂炼钢-连铸调度模型

针对特殊钢厂的炼钢-连铸调度问题,建立了多目标调度模型.在模型求解过程中,对静态调度策略和动态调度策略进行了探讨.在静态调度部分,结合炼钢厂运行原则,并根据炼钢炉和连铸机作业周期的不同对应关系,对生产模式进行了分类,给出了相应的求解方法.在动态调度部分,给出了基于规则的动态调度策略以及具体的时间调整方法.最后,根据某转炉特殊钢厂的实际生产状况,在三台连铸机同时生产的情形下,对三个浇次的调度计划进行了仿真计算.通过与实际生产数据的比较,表明所采用方法的有效性.     

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.     

合金弹簧钢连铸坯高温力学性能分析

为了时合金弹簧钢高温力学性能进行分析,采用Gleeble1500热模拟试验机测试了典型弹簧钢钢种SUP9、50CrVA、60Si2Mn的高温力学性能,绘制了3个钢种在600～1 350℃区间内的抗拉强度和热塑性曲线.应用扫描电镜对试样断口形貌进行观察,分析了3个钢种在不同温度区间的断裂机理,讨论了钢种成分及夹杂物对高温力学性能的影响.研究发现:SUP9、50CrVA、60Si2Mn存在第Ⅰ脆性区(Tm～1 315℃,Tm～1 281℃,Tm～1 316℃)和第Ⅲ脆性区(600～930℃,650～956℃,600～980℃).前者产生的原因是高温下枝晶间有害元素S、P和O富集形成液膜,后者是由于奥氏体晶界出现铁素体薄膜以及细小AlN的析出.     

液固相线温差补偿的连铸二冷控制模型

针对连铸生产过程中某些钢种钢水成分波动较大,导致采用传统参数配水模型控制时铸坯表面温度波动较大,尤其是矫直点处铸坯温度很难控制在一个合理稳定范围内的问题,笔者在参数配水控制模型的基础上,考虑了钢水成分变化对液、固相线温度及凝固区间的影响,提出了一种基于液-固相线温差补偿的连铸二冷控制模型。计算了参数配水控制模型和新提出的二冷控制模型在钢水成分发生波动情况下铸坯的温度场,并对两种模型的计算结果进行了分析讨论,结果表明:笔者提出的连铸二冷控制模型,在钢水成分发生波动的情况下能更好地控制矫直点处铸坯的表面温度,进而保证铸坯质量。     

LF精炼终点钢水温度灰箱预报模型

LF精炼工序在炼钢过程起着调节温度的关键作用,准确预报LF精炼终点钢水温度对实际生产有重要意义.传统的LF精炼预报模型包括机理模型与黑箱模型.机理预报模型能够体现各工艺因素对终点钢水温度的影响,但由于LF精炼传热机理研究尚不完善,依靠机理模型预报终点钢水温度,难以达到预期效果;黑箱预报模型能够准确预报终点钢水温度,但不能反映精炼过程各工艺因素对钢水温度的影响,尤其当生产工艺条件发生改变时,黑箱模型在应用上会受到限制.本文以方大特钢LF精炼炉为研究对象,建立一种机理预报模型与黑箱预报模型(BP神经网络预报模型)相结合的LF精炼终点钢水温度灰箱预报模型.该模型既能反映各工艺因素对终点钢水温度的影响,又能准确预测终点钢水温度,其终点钢水温度预测误差在±5℃以内的命中率可以达到95%以上.     

特殊钢厂炉机匹配研究

目前国内炼钢厂普遍存在多钢种生产的复杂组织模式,生产组织中“炉”与“机”之间的匹配程度在很大程度上影响着炼钢厂生产的顺利进行.在以往研究的基础上,以国内某特殊钢厂为例,对炉机匹配问题进行分析讨论.提出当量周期的概念,结合产品结构对炉机匹配模式进行解析;提出炉机匹配度的建议评价指标,对炉机匹配关系进行评价.     

基于极限学习机(ELM)的连铸坯质量预测

针对传统基于BP神经网络建立的连铸坯质量预测模型训练速度慢、适应能力弱、预测精度低等问题,本文提出一种基于极限学习机的连铸坯质量预测方法,对方大特钢60Si2Mn连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷进行预测,并与BP和遗传算法优化BP神经网络预测模型的预测结果进行分析对比.结果表明:BP及GA-BP神经网络预测模型对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为50％、57.5％、70％和72.5％;而基于极限学习机的连铸坯预测模型预测准确率更高,对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为85％和82.5％,且该模型具有极快的运算时间,仅需0.1s.该模型可对连铸坯质量进行迅速准确地分析,为连铸坯质量预测的在线应用提供了一种新的方法.