钢铁企业板坯设计与炉次计划的算法与实现

作     者：周啸 

作者单位：湘潭大学 

学位级别：硕士

导师姓名：段斌

授予年度：2014年

学科分类：08[工学] 0806[工学-冶金工程] 080601[工学-冶金物理化学] 

主      题：板坯设计 启发式规则 优化模型 炉次计划 改进人工鱼群算法 

摘      要：生产排程问题是钢铁企业生产管理中最重要的问题之一，而板坯设计和炉次计划是炼钢-连铸阶段的生产排程中最为重要的环节。随着近年来钢铁工业的全球化进程不断加快，钢铁企业面临的客户需求也越来越多样化，呈现出多品种、小批量的特点，这与大规模批量生产方式之间出现了无法避免的冲突，合同结构的转变给钢铁企业的生产排程带来了巨大的挑战。为减少这种生产矛盾给企业带来的不利影响，必须进行生产管理方式的优化，以更高效地进行合同板坯匹配和设计来适应柔性制造的需求。本文主要以钢铁企业生产为背景，对钢铁企业生产排程中板坯设计和炉次计划问题开展了深入的研究。 钢铁企业板坯设计优化问题，涉及到匹配和装箱两个优化问题。本文利用背包思想分析工程问题，建立了求解组合优化问题的多目标优化模型。模型在满足生产工艺约束和组合布局的规则下，以最小化余材生成量、最大化板坯设计和合同完成量为优化目标，进行合同和板坯匹配设计。采用聚类思想缓解优化模型求解中的组合爆炸问题，以组合优化问题中的背包思想为解决思路，将虚拟板坯看做背包，板坯设计过程看做是背包的装包优化，并详细介绍了算法的求解思路和具体实现的流程和步骤，并分析了系统的实现和应用效果。通过现场实际生产数据分析可知，算法能有效的提高板坯设计的效率和质量，有显著的实际应用价值。 炼钢-连铸阶段生产排程中的炉次计划问题，其实质是基于合同板坯和炼钢炉的多背包问题，属于组合优化中的NP完备问题。在炼钢-连铸生产中，以板坯设计的结果为基础，根据合同订单的尺寸规格和钢种要求等组炉约束条件，把多个订单的合同形成的虚拟板坯分类组合通过炉次批量生产，并根据不同断面浇铸出多种类型的板坯，直接影响炼钢和轧钢过程的生产。本文针对某大型钢铁企业炉次计划中碰到的具体问题建模，设计了一种基于启发式规则的改进人工鱼群算法，应用于炼钢组炉问题中，可明显降低组炉计划余材量，具有一定的可行性和优越性。开发了针对工程应用的软件系统，实现智能优化组板和组炉，提升板材生产制造过程数字化管控水平;研究的生产排程动态调整技术，推动了生产排程和生产过程的数字化和信息化，为精益生产提供有力支撑。