钢铁企业余材库存与合同匹配模型的分类和研究进展

在梳理近年来国内外学者关于钢铁企业库存匹配和合同计划两个问题的研究基础上,本文提出从三个维度对余材库存与合同匹配模型进行分类,详细说明了每种维度下分类依据;然后按各维度组合对现有模型进行划分,并从约束条件、决策目标、模型类型对现有模型进行比较;接着对余材库存与合同匹配中的联合优化、动态匹配分别进行分析;最后,展望了余材库存与合同匹配模型在"互联网+"环境下的研究方向与热点。     

分散搜索算法在板坯匹配优化问题中的应用研究

板坯匹配问题是钢铁企业在日常生产管理中经常遇到的问题,其任务是对板坯与合同的匹配关系进行优化,从而提高板坯利用率和客户满意度.作者针对该问题,将板坯与合同的可匹配条件转化为规格费用,建立了整数规划模型,通过最小化匹配费用来追求高的板坯利用率和客户满意度.采用了分散搜索算法(SS)进行求解,该算法特点是通过参考集,尽量产生分散于整个解空间的多个解作为局部搜索算法的初始解,从而保证整个搜索算法的广泛性.为验证算法有效性,用实际的板坯匹配数据对算法进行了测试.在评价匹配方案优劣的多个指标上,算法结果明显优于原有匹配关系.     

连铸与热轧工序余材集成匹配模型与算法

针对钢铁企业连铸工序余材板坯及热轧工序余材钢卷对热轧生产合同的匹配问题,基于一体化的管理思想建立了余材板坯、钢卷与合同集成匹配的多目标0-1非线性整数规划模型,在模型中引入板坯材质与合同要求钢种特征差异值矩阵及钢卷钢种与合同要求钢种特征差异值矩阵.采用分段整数编码、基于启发式修复策略的改进遗传算法求解.最后,通过对实际生产数据的仿真实验验证了所提模型和算法的有效性,为科学合理地匹配铸轧工序余材板坯、钢卷提供了有效的解决方法.      

模糊库存与运输两级供应链整合优化研究

研究了模糊条件下两级供应链系统的库存与运输整合优化问题,在供销双方库存成本、订购成本和销售商的年需求量均为独立模糊变量且均不允许缺货的条件下,建立了库存与运输整合费用的模糊期望最优化模型,分析并证明了模型的一些性质,设计了整合策略中供应商和销售商的最佳订货量(Qw,Q)的求解算法,最后通过算例说明模型的可行性和有效性.     

焦化厂输煤调度问题的混合整数规划建模

备煤环节中的输煤调度在焦化厂生产过程中有着重要作用，目前主要以人工调度为主。本文提出了一种基于混合整数规划的建模方法，用来解决多煤仓、多煤种的输煤调度问题。此建模方法可在考虑煤仓库存上限、下限，班后库存余量等前提下，给出各煤仓的补煤顺序和补煤时长决策，保证生产过程中不出现断煤，且输煤补煤作业的效率尽可能优化。使用一款开源的整数约束规划求解器(solving constraint integer programs, SCIP)和实际案例数据进行了测试，结果表明，对于常规的生产规模，该建模方法和所建模型具有远快于人工的求解速度和较好的连续求解稳定性，可在实际生产中推广应用，以提升备煤工艺的自动化和智能化水平。     

马钢南山铁矿设备统筹管理

通过加强设备技术统筹管理与使用的一体化、库存统筹管理与库存盘活的一体化、设备资产统筹管理与运营的一体化,探索了设备统筹管理方法.     

炼钢-连铸生产智能调度的二层规划方法(上)

炼钢-连铸生产计划分为生产批量计划和生产时间计划两类。传统的方法是将原本密切相关的两类计划单独编制,导致编制炼钢-连铸生产计划时,在优化目标的设置和优化变量的选取等方面出现缺乏全局性考量的问题。作者分析了炼钢-连铸生产调度的层次性特点,将求取两类计划的问题描述为一种具有二层递阶结构的决策优化问题,在同一模型中针对两类计划展开研究,建立了基于二层规划的智能调度模型。其中,上层规划解决浇次组合、排序和分配问题;下层规划解决在浇次计划已知的前提下寻求优化的生产时间计划问题。应用遗传算法分别求解二层规划中的上、下层子问题。仿真算例表明了该智能调度二层规划方法的有效性。     

钢铁企业备件库存优化管理的实践

针对钢铁企业备件库存储备存在配置不合理的问题,提出了一种优化管理的方法。该方法采用历史经验数据建立备件的使用可用度模型,实现备件库存配置的动态优化,在满足备件库存成本约束的前提下,达到库存的合理化配置与设备修复率的最大化。     

矿山经营状况综合评价排序探讨

对矿山经营状况的综合评价排序问题的进行了分析,引入了高斯偏好函数和ＰＲＯＭＥＴＨＥＥ排序模型。该模型适合于采矿系统中各类多属性决策问题。     

基于集成特征选择和SVR的热连轧板凸度预测

热连轧板凸度作为评价板形质量的关键指标,具有多变量、非线性、遗传性等复杂特性。传统的热连轧板凸度模型存在机理复杂、理论情况与实际情况存在差异以及模型精度受限等问题。为了解决这些问题,提出了一种基于集成特征选择和支持向量回归的热连轧板凸度预测模型。首先,建立了基于随机森林(Random Forest, RF)、极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting, XGBoost)和梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)的集成学习模型,综合应用这些基学习器可以充分挖掘数据中的特征信息;其次,通过集成学习模型对基学习器得到的特征重要性进行加权融合,并根据融合后的特征重要性排序来筛选最具有信息量的模型输入特征,可有效地降低特征维度;然后,采用灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization, GWO)来优化支持向量机回归(Support Vector Regression, SVR)预测模型中的参数,其不仅能够消除传统人工参数选择的主观性和盲目性,还能更好地适应数据的特性;最后,将筛选后的特征输入到参数优化的SVR预...     

J55热轧钢卷分层原因分析

用光学金相显微镜等分析手段对J55热轧钢卷在焊管生产时一剖二的过程中发现的分层缺陷进行分析。结果表明其产生的原因是由于钢板内部存在严重的MnS和含有Nb、Ti的CN化合物夹杂以及C、P元素的偏析,偏析来自于连铸坯。     

热轧钢卷捆带断裂机理及其防治技术

针对热轧钢卷周向捆带出现的断裂问题,从捆带断裂机理分析入手,在分析了捆带断裂强度条件的基础上,建立了一套捆带断裂预报模型。首次提出了利用钢卷捆带断裂系数来表示热轧钢卷发生捆带断裂的概率的方法,从统计学的角度给出了钢卷捆带断裂的判断条件和捆带分档使用原则,开发出了相应的捆带断裂的防治技术并编制出了一套完整的捆带分档使用软件。将其推广应用到生产实践,取得了良好的使用效果,有效降低了热轧钢卷周向捆带断裂的发生率,给企业创造了较大的经济效益,具有进一步推广应用的价值。     

GB／T26732—2011《冷轧钛带卷》国家标准制定简析

主要介绍了冷轧钛带卷产品生产现状、国内外钛带标准情况,以及主要技术内容确定及对比。     

热轧卷表面线状缺陷分析

为了研究热轧卷表面线状缺陷产生的原因,通过扫描电镜和能谱对热轧卷表面线状缺陷的形貌和成分进行分析,并对缺陷在钢卷断面方向的分布进行统计。结果表明,结晶器保护渣卷入和钢液中的夹杂物是导致热轧卷表面线状缺陷产生的主要原因,而缺陷分布与断面宽度有关。在研究线状缺陷形成机理的基础上,采取钢包顶渣改质、控制钢包镇静时间、优化保护渣性能和水口结构、火焰清理、优化氩气吹气量等控制措施,同时改进相关的工艺条件,使该类缺陷发生率得到有效控制,热轧卷表面线状缺陷率由0.63%降至0.30%以下。     

基于重复控制和鲁棒PID的冷轧带钢厚度控制系统

轧辊偏心是高精度冷轧机厚度控制不能忽视的问题。带钢轧制是一个复杂的非线性过程，带钢原料性质、处理量变化等也会导致过程模型发生变化。本文提出一种基于重复控制进行偏心补偿，鲁棒PID控制器对模型不确定性不敏感的带钢厚度控制系统。仿真结果证明系统具有良好的跟随和抗扰性能，表明这种混合控制方法有一定的适用性。     

热轧酸洗板平整机辊型曲线研究

针对热轧酸洗板的生产工艺特点,以带材前张应力横向分布均匀和辊间接触压力分布均匀作为目标函数,建立了一套针对热轧酸洗板平整机辊型优化的数学模型,并将其应用到攀钢热轧酸洗板平整机组中,提高了热轧酸洗板的平整质量.     

热轧带钢表面缺陷识别算法研究与应用

 在带钢热连轧生产过程中,带钢表面会出现不同类型的缺陷,给带钢性能造成不利影响,严重时引发质量异议。目前在线使用的带钢表面检测系统经常需要人工调整缺陷图片库,部分类别的典型缺陷图片调整后会影响另一些类型的检测精度。采用深度学习方法,设计了一种轻量化残差网络LDS-ResNet14,缩减了原始残差网络ResNet18的层数和宽度,并将普通的卷积替换成深度可分离卷积,网络的参数量和运算量大量减少;同时,使用知识蒸馏(Knowledge Distillation,KD)方法迁移大型残差网络ResNet50的知识,并提出一种混合KL散度和交叉熵的损失函数让知识更好的迁移到LDS-ResNet14上,在压缩模型的同时提升了模型的精度和泛化能力。离线试验表明,提出的网络LDS-KD-ResNet14针对武钢CSP机组的8类带钢表面缺陷的平均识别精度为99.16%,相较于ResNet18精度提高0.67%,计算量仅为原来的12.1%。实际现场在线应用表明,针对武钢CSP热连轧机组的折叠、油污、夹杂和麻点这4类缺陷,模型缺陷检出率达到96.43%、缺陷识别率达到94.10%,单张图片的检测速度为16.5 ms,满足实际生产要求。     

热轧带钢轧后冷却控制及其智能反馈控制方法

热轧带钢轧后冷却过程中卷取温度的控制精度是保证带钢组织性能、表面质量和板形良好的1个关键因素。温度控制的核心是冷却过程控制模型的建立及其自适应反馈功能。建立了具有非线性结构特征的热轧带钢冷却过程控制的数学模型,并对新模型的智能反馈控制方法进行了研究,增强了控制模型的自适应性。现场实际应用表明：实测卷取温度与目标温度相差...     

热轧中厚板超快速冷却过程温度场数值模拟

 超快速冷却工艺作为热轧钢板生产的核心技术,对改善板材产品组织形态、提升产品性能具有重要意义。在中厚钢板的超快速冷却过程中,心部与表面之间的冷却速度差异使得钢板在厚度方向上形成内外温度差,而超快速冷却中钢板表面的换热机制较为复杂,两者综合提升了中厚板冷却机制的界定难度。为提升中厚板超快冷模型计算精度,完善其换热体系,建立了中厚钢板轧后超快速冷却过程中等效换热系数反求法的数学模型。该模型依托离散解析法,基于导热微分方程及物体正规阶段的状态特点,将求得的超越方程根转化为等效换热系数,并将此作为超快冷温度场模型的边界条件。在此基础上,构建了超快速冷却温度场仿真模型,验证了20 mm钢板超快速冷却机制下的温度场。结果表明,等效换热系数反求法的数学模型能够适用于中厚钢板的超快冷工艺。