轧制计划的优化模型及其算法的应用研究

作者:陈爱玲;杨根科;吴智铭 刊名:系统仿真学报 上传者:陈春霞

【摘要】为保证热轧生产调度计划的可行性,提高排程的效率,根据热轧生产模式和轧制计划的结构特点,提出了一种车辆路径问题(VRP)模型来建模轧制调度问题,发展了一种混合调度方法(SAMPSO算法)来解决这个问题。该方法利用修正粒子群优化算法的局部和全局搜索能力来寻找全局最优解,利用模拟退火方法来避免陷于局部最优。对某钢厂实际生产数据的仿真结果表明,所提出的模型和算法具有良好的适应性和可行性。

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引言钢铁工业是现代化经济的重要基础产业。随着钢铁工业的迅速发展和市场竞争的日益激烈,对于产品质量、生产率提高和原材料、能量消耗、生产成本降低的需求越来越高。实现这些目标的关键就是执行有效的生产调度过程。然而,由于大量的生产约束,钢铁工业中的生产调度问题被认为是最为难解的工业调度问题之一,而其中热轧调度是尤为复杂和时耗的过程。热轧生产调度问题就是解决轧制批量计划的编制问题,根据轧制规程约束,主要考虑下面两方面的问题:a.带钢合同组批,b.轧批内定单排序计划。带钢合同组批就是根据合同的特点,交货期等多方面的约束来安排轧制单元。轧批内定单排序即根据定单(板坯)的宽度、厚度、硬度和温度跳变来排序钢坯。热轧生产调度问题的目标就是最小化硬度、厚度、宽度和温度跳变所引起的惩罚。一直以来,很多研究者付出不懈努力来研究热轧调度中的各种问题。Redwine等[1]提出基于数学规划的定单调度模型来解决钢铁定单调度问题;Sato等[2]所作的研究是用智能系统来解决钢铁调度问题早期的努力;Tang[3]等用多旅行商问题模型来建模热轧调度问题,提出修正的遗传算法来解决这个问题。在这一领域相关的研究很多,然而由于热轧调度问题的复杂性,仍有许多问题需要考虑和解决。本文应用组合优化中著名的车辆调度问题(VRP)模型来分析、建模热轧调度问题,提出了一种混合方法(SAMPSO算法)来对其求解。该混合方法利用修正粒子群算法来安排轧制定单(板坯)到相应的轧制单元,利用模拟退火算法来安排每个轧制单元中定单(板坯)的轧制顺序。1问题描述在热轧调度过程中,定单的生产排序是热轧调度的关键。一个轧制调度(RS)通常包含几个轧制单元。而一个轧制单元一般由两部分组成:用来加热轧辊的烫辊材,组成一个轧制单元主要部分的主体材。在热轧调度过程中,一些因素是必须考虑的:产品质量、轧辊磨损、轧辊替换成本和生产率。轧辊的性能对于决定产品的质量、运行成本和生产能力起着重要的作用。然而轧辊的性能受到轧制调度序列严重的影响。例如,如果连续轧制同一宽度的定单过多,轧辊与钢板接触部分的边缘就会产生凹槽;如果一个轧制单元轧制太多的板坯,轧辊就会严重磨损,这将导致钢板质量变差;如果一个轧制单元的定单过少,频繁的换辊和轧辊维护费用将不断增加。为了保证产品质量,节约成本,下面的一些约束应该满第18卷第9期Vol.18No.92006年9月陈爱玲,等:轧制计划的优化模型及其算法的应用研究Sept.,2006?2485?足。对于烫辊材:a.长度有一定的限制;b.宽度渐增变化,而且变化要尽可能平缓;c.硬度不能太硬;d.厚度变化幅度要小。对于主体材:a.定单宽度应该从宽到窄(非减变化);b.定单宽度跳变不应过大,定单厚度和硬度不允许反复跳变并且应该平缓变化。定单温度也应该平缓变化c.宽度、厚度和硬度不允许同时跳变,当三者发生冲突时,优先级别是:硬度、厚度和宽度;d.主体材的总长受到限制;e.连续轧制同一宽度定单的总长有一定限制。热轧调度的主要目的是实现下面的目标:a.最大化序列中被轧制定单的总长度。b.最小化由宽度、厚度、硬度和温度跳变引起的总惩罚。在热轧生产中,宽度、厚度、硬度和温度跳变是被量化的,反映了轧制调度的条件。低的惩罚将对轧辊产生轻的磨损,相应的产生高质量的产品。因此,安排合理可行的轧制调度序列是至关重要的。2热轧调度问题的VRP模型热轧调度的对象是生产定单(板坯),是通过处理客户定单得到的。热轧调度的目标是在一个轧制调度(RS)过程中安排和排序大量生产定单到一个或多个轧制单元(turn)中以求最小化宽度、厚度、硬度和温度跳

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