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轧钢过程生产调度及其优化算法的研究与应用

赵珺  
【摘要】: 轧钢过程作为钢铁行业深加工的主要工序,是提高其产品附加值、提升企业整体竞争力、为企业创造经济效益的重要制造流程。随着钢铁工业计算机集成制造系统的发展与应用,建立在底层自动化基础之上的制造执行系统的运行能力及水平直接影响到企业的生产成本和利润。而作为制造执行系统核心功能的生产计划与调度技术,已成为连接钢铁行业生产管理与具体制造作业的重要纽带。本文依托国家“863计划”课题,针对目前钢铁企业轧制过程的管理模式,对轧制过程的生产计划与调度问题开展了深入系统的研究工作。本文的主要内容如下: 对目前钢铁企业带钢热轧的生产实际情况,综合考虑合同的交货期及轧制规程的约束条件,提出了基于两阶段的热轧生产调度方法。第一阶段给出了热轧批量生产计划编制模型,将该模型归结为一类多约束条件下基于时间窗的车辆路径问题(VRPTW),提出一种并行离散粒子群优化算法结合启发式规则对模型进行求解;第二阶段以第一阶段得到的多批量计划编制结果为入口数据,采用多智能混合算法对轧制计划结果进行全局优化。 以热轧生产调度方案为基础,从工序角度进行前推,提出了板坯加热炉装炉计划自动生成方法。将加热炉炉群的装炉作业计划归结为一类提前/拖后生产调度问题,通过基于规则的进化方法对调度模型进行求解,并采用现场生产数据对提出的模型及算法进行了仿真验证。 研究了冷轧流程多品种订单的合同组批及其对合同交货期的调度优化问题。考虑机组处理批量任务时作业时间的不确定性,建立了具有模糊批量处理时间和模糊交货期的组批生产调度模型,将该模型归结为一类特殊的模糊Job shop调度问题,各批量的机组处理时间采用三角模糊数表示,使其与该批量合同的模糊交货期共同形成模型的目标函数,实现对多批量订单交货期的全局优化。 研究了冷轧机组的批量作业调度问题。将问题规划为优化拼卷和批量计划编制两个部分。首先对位于轧制流程后期的拼卷过程进行优化,将问题归结为多容器装箱问题(MCPP)。在保证求解质量的前提下,提出一种用于求解组合优化问题的离散微分进化算法(DDE)对拼卷模型快速求解。针对拼卷后的批量虚拟钢卷,建立了冷轧批量计划编制的无优先双旅行商问题(DTSP)数学模型。通过将此DTSP模型分解为两个轧制区段分别求解,降低了模型求解的复杂度。 基于上述方法的研究,结合软件工程方法,开发了钢铁轧制过程生产调度系统。在上海宝钢股份有限公司运行情况表明该系统可以提高钢铁企业生产计划与调度决策的能力,达到了降低生产成本、节约能源、减轻人工调度复杂度的效果。


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