板坯热轧批量计划数学模型及求解算法

根据热轧工艺特点将板坯热轧批量计划编制问题归结为不确定旅行商数的多旅行商问题,建立了以生产成本最小化和产品质量最优化为主次目标且考虑加热区段能耗的生产调度数学模型,并采用遗传算法和禁忌搜索相结合的混合算法进行求解.基于实际生产数据的计算结果表明:该模型充分满足了现场热轧批量计划编制的需求,在轧制单元数最优的基础上,缩短了传搁时间,提高了热送热装率,优化了产品质量.与人机结合方式相比,本文模型的计算结果体现了更好的高产和节能效果.      

钢铁生产批量计划软件系统

本文实现了一个以钢铁生产为背景的批量计划的软件系统。系统通过采用单旅行商、多旅行商问题，装箱问题，遗传算法等数学模型和算法，对钢铁生产中炼钢－连铸调度计划、热轧板带轧制计划和热轧钢管轧制与切割计划的安排在微机上作了实现。     

炼钢与热轧调度方案动态协调方法研究

为解决炼钢-连铸与热轧生产调度方案之间协同联动、保障连续生产的问题,提出以炼钢-连铸为动态调度主体、以热轧为辅助协调的动态协调策略,将炼钢与热轧调度的动态协调问题分解为两个子问题,以最大化每一炉次浇铸完工时间的一致性、最小化板坯连轧惩罚值以及最小化板坯轧制时间差异为优化目标,建立炼钢-连铸动态调度模型及热轧动态协调模型。通过炼钢-连铸动态调度算法最小化出坯时间差异,再通过热轧动态协调方法对不同送坯工艺要求的板坯进行轧制方案调整。仿真实验表明本文提出的模型和算法是可行的和有效的。     

考虑直装率的热轧批量计划编制

从减少板坯下线、提高直装率的角度出发,建立了考虑连铸出坯顺序与轧制顺序相互协调的热轧批量计划数学模型,并采用遗传算法进行求解。通过对实际生产数据的仿真,验证了所建模型的可靠性。与传统编制方法进行对比,所建模型直装率提高了10%以上,达到降低生产成本的目的。     

热轧卷板柔性订单轧制计划优化方法

制定具有柔性的热轧批量计划是钢铁企业实现敏捷制造的关键环节。针对轧制计划的编制问题,结合企业生产管理特点和热轧工艺要求,在考虑订单重量柔性的基础上,建立了基于多目标的热轧批量计划模型,并采用改进的遗传禁忌智能算法对模型进行了求解,最后通过实例仿真证明了模型与算法的有效性和可行性。     

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.      

基于变邻域搜索的热轧圆钢批量调度多目标优化方法

针对热轧圆钢的批量调度问题,考虑实际生产中工艺规程和交货期对轧制单元连续加工的影响,建立了以最小化设备调整时间、拖期生产惩罚和钢种跳跃惩罚为优化目标的数学模型,并设计了一种嵌入EDD规则的变邻域搜索算法.算法首先结合模型的约束特征,采用约束满足技术生成初始解;根据实际生产需求,将最小化设备调整时间作为主要目标,设计变邻域搜索算法实现目标优化,其中,运用混合算子构造邻域结构和局部搜索,并引入模拟退火接受准则来控制迭代过程中产生的新解;同时,为了最小化拖期惩罚和钢种跳跃惩罚,在求解过程中嵌入了EDD规则以及钢种排序规则.实验结果表明,模型和算法是可行且有效的.      

轧机异步轧制及层流冷却对板坯翘曲度控制的研究

在轧机上进行热轧试验,通过调整热轧试验轧机的异步比及板坯上下表面温差,研究板坯在同一加热工艺、同样道次压下分配条件下轧制后板坯的翘曲度情况。结果表明,在一定板坯厚度范围内,通过调整热轧试验轧机的异步比及板坯上下表面温差,可以改善轧制后板坯的翘曲度,该研究对轧制过程有板坯翘曲度控制要求的钢板,可以在制定轧制方案时为其提供参考。     

基于实时反馈因子算法模型的热轧轧制计划排程系统

为了改变山西太钢不锈钢股份有限公司热连轧1549生产线完全由人工编制轧制计划的局面,基于实时反馈因子算法数学模型,综合考虑各种约束条件,研制开发了轧制计划排程系统,通过人机结合的方式,实现了热轧轧制计划排序的组合优化,解决了长期困扰计划员现场找料、手工编制计划的难题。热轧轧制计划排程系统不仅考虑了来料板坯在厚度和硬度上的跳跃、板坯宽度的正反跳以及相同宽度板坯连续轧制的长度约束,而且考虑了轧制计划中烫辊材和主体材的合理安排。系统投运后,实现了计算机快速编制轧制计划和自动生成轧制明细表,提高了工作效率和轧制计划数据的准确性,同时减少了倒垛次数。     

热轧带钢宽度精度的控制

对实际生产中影响热轧带钢宽度精度的因素进行分析,包括轧线停轧时间、板坯宽度、轧制计划的编排、短行程控制的优化等。根据实践经验和分析,给出了提高热轧带钢宽度控制精度进而提高成材率的解决方案。     

首秦公司管线钢板形控制的研究与实践

针对首秦4 300 mm轧机在没有CVC窜辊装置、无预矫直机、无板形仪等板形控制手段的情况下,在轧制方面开发基于板凸度策略的控制方法,为板形控制提供数据支持,摆脱了操作工通过肉眼观察控制板形的局面;在冷却方面采用“微中浪控制法”,通过调节轧制板形达到钢板在冷床冷却后板形良好的目的;在热矫直方面通过增加矫直力和塑性变形比例改善钢板板形。通过以上控制方法的优化与应用,管线钢板形效果改善明显,在国家重点项目中批量稳定生产。     

马钢热轧板带材跑偏分析

为减少热轧带钢在轧制过程中跑偏造成的堆钢、甩尾等生产事故,通过在生产线中摸索总结工艺优化调整方案,并进行严格的设备精度管理,在实践中进行有益尝试并验证,最终总结了热轧带钢在生产过程中产生跑偏的原因。针对马鞍山钢铁股份有限公司热轧1 580薄板生产线的实际情况,提出了相应的纠偏措施,减少了带钢轧制过程中的设备运行故障,提高了热轧带钢轧制稳定性,从而提高了热轧带钢产品质量,降低了生产成本。     

冷轧基板起筋成因分析及控制实践

针对1 450、2 032 mm热连轧线生产的冷轧基板在下游工序出现的批量起筋缺陷，结合两条热轧线的装备控制特点,从板形控制、轧制工艺规范管控的变化对其产生原因和机理进行分析，得出热轧带钢凸度控制失稳是导致起筋的重要原因。通过进行HVC板形控制模型的优化及生产工艺管理制度的调整，实现轧制过程的“均匀变形、板凸度一致”控制，保证带钢断面质量及凸度命中效果，冷轧产品起筋缺陷发生率同比下降95.12%，产品质量得到明显改善。     

铸坯去向决策问题的建模与优化方法

 连铸-热轧界面的衔接、协调对于钢铁生产流程的高效、稳定运行有重要意义。针对连铸-热轧界面研究对于生产组织过程的简化处理而导致成果应用的局限性,提出一种以连铸出坯计划和热轧单元计划为对象,对实物铸坯的去向(加热炉、保温坑、板坯库)进行决策,并通过虚拟铸坯与实物铸坯的逐级匹配确定衔接方式(直接热装、热装、冷装)的优化方法。以热轧单元计划中直装和热装铸坯数最大化、直装和热装铸坯的传搁时间最小化为目标,考虑强制下线冷装要求、设备缓冲容量限制、实物铸坯-虚拟铸坯匹配规则、直装和热装铸坯传搁时间要求、铸坯上料必要运输时间等约束条件,建立了铸坯去向决策的整数非线性规划模型。设计了结合禁忌搜索的改进和声搜索算法求解模型,采用整数编码记录去向计划,通过模拟实物铸坯上料和虚拟铸坯匹配并装炉的过程进行解码,统计去向计划的目标函数值并计算评价值,利用禁忌搜索的局部寻优能力避免和声搜索早熟收敛,得到改进的和声搜索算法。以某钢铁企业热轧板带产线的生产数据进行测试,结果表明,铸坯去向决策模型可以提高直装率10.57%,提高热装率3.58%,直装和热装坯的传搁时间降低18.84%,并且改进和声搜索算法的最优评价值相比单一的禁忌搜索、和声搜索分别可以提升6.26%、4.51%,表明了模型和算法的有效性。     

高强DP钢的关键轧制技术开发与应用

为了解决高强钢生产过程中的诸多问题,从热轧、冷轧制中存在的问题以及工序管理控制的角度出发,制定了先进高强钢关键轧制技术研究方案,最终解决了热轧带钢性能稳定性控制、带头上翘、冷轧带钢厚度波动、冷轧板形突变等问题。另外,在热轧轧制工艺、温度精准控制、冷轧轧制力模型优化,一级AGC厚度自动控制系统开发、全流程压下负荷分配优化等方面开展了大量研究工作,积极探索创新,开发了一系列先进高强钢轧制关键技术,并在产线生产中得到应用,取得良好效果。     

考虑铸轧协调的炼钢-连铸-热轧一体化生产计划

 炼钢-连铸-热轧生产计划编制是一个多目标、多约束的复杂组合优化问题。从有利于多工序生产组织的角度,提出了一种可分工序独立编制工序计划,并且按铸轧衔接关系进行系统协调的一体化生产计划编制方法。即首先以铸坯作为热轧与炼钢-连铸不同工序生产阶段统一的生产计划对象,并将炼钢、连铸与热轧的生产目标和约束进行归类抽象,使得炼钢炉次计划、连铸浇次计划和热轧单元计划的制定模型具有内在的逻辑相关性;以缩小铸轧时间差作为铸轧界面衔接关系的协调控制目标,来优化连铸与热轧之间的生产衔接,进而获得一体化生产计划。采用某钢厂的生产订单数据和生产计划目标、约束条件,通过模型仿真计算与生产实绩数据的对比检验了该一体化生产计划编制方法的有效性。     

冷轧多机组合同优化排产模型及算法(上)

为解决钢铁冷轧多机组的排产问题,建立了一个实现合同生产计划和作业调度的整体优化模型。模型以最小化各机组合同延期惩罚和生产类型切换虚拟成本为优化目标。首先,针对上下游机组的物流平衡及保证交货期问题,根据合同钢卷在生产流程各机组间的传递构造基于时间窗的推理算法,确定钢卷的合理加工范围。在传递时间窗下各机组生产调度可以不必考虑机组的前驱约束。然后,根据合同交货期、产品种类以及工艺约束等将合同钢卷在各机组划分为不同的粗计划类型。同一类型粗计划合同钢卷的批次作业调度可以归结为多约束无返回多旅行商问题,通过一种启发式分组蚁群算法优化求解。最后,将机组的粗计划合同调度抽象为带时间窗旅行商问题,采用一种改进的自适应蚁群算法求解。通过现场实际数据试运行,结果表明所建模型与算法是有效可行的,为冷轧企业多机组的合同计划和调度提供了合理指导。