鋼鐵企業(yè)板坯物流優(yōu)化與加熱調(diào)度研究.pdf

1、鋼鐵生產(chǎn)過程中，因物流高溫連續(xù)運(yùn)作使得生產(chǎn)過程能源消耗大、生產(chǎn)設(shè)備規(guī)模大，需要很高的運(yùn)行成本。在保證設(shè)備利用率和產(chǎn)能的同時，如何有效地節(jié)能降耗，成為生產(chǎn)上迫切需要解決的問題。鋼鐵工業(yè)一般從工藝與裝備、自動化與控制系統(tǒng)、生產(chǎn)和物流作業(yè)管理的改進(jìn)等三個層面進(jìn)行節(jié)能。本文以熱軋加熱爐加熱這一典型高能耗工序及其供料物流環(huán)節(jié)為背景，從生產(chǎn)和物流作業(yè)管理層面，對加熱爐的供料環(huán)節(jié)——板坯庫的板坯物流調(diào)度和加熱爐自身的板坯加熱調(diào)度進(jìn)行了研究。其研究有助

2、于加熱爐及時供料、減少空燒，對于提高熱軋生產(chǎn)率和節(jié)能降耗具有重要意義。
　　當(dāng)軋制計劃執(zhí)行時，需要從板坯庫中選擇合適的板坯。由于板坯分布在板坯庫中不同的垛位及垛位中的不同位置，獲取板坯時將產(chǎn)生倒垛。本文針對板坯庫供料過程中對吊機(jī)負(fù)荷在時間和空間上的均衡性要求以及不同的板坯倒垛方式，分別研究了考慮板坯出庫時間約束和庫區(qū)吊機(jī)負(fù)荷均衡要求的兩類板坯倒垛問題的建模和優(yōu)化。由于板坯倒垛和供料中的搬運(yùn)作業(yè)都是由吊機(jī)完成的，因此本文針對板坯倒垛

3、和吊機(jī)調(diào)度的集成問題，建立了數(shù)學(xué)規(guī)劃模型，并開發(fā)了有效的算法。針對加熱爐中的板坯調(diào)度問題，開發(fā)了智能優(yōu)化算法。主要工作概述如下:
　　1)對考慮板坯出庫時間的板坯倒垛問題的建模和優(yōu)化進(jìn)行了研究。與已有研究不同，問題要求各個目標(biāo)板坯對應(yīng)的吊機(jī)工作量必須在給定的出庫時間之前完成，并且倒垛板坯不需要再移回原垛位。考慮上述特征和要求，以包括倒垛操作和出庫操作在內(nèi)的總吊機(jī)工作量最小為目標(biāo)，對問題建立了非線性整數(shù)規(guī)劃模型。并以各軋制項為階段變

4、量，設(shè)計了該問題的動態(tài)規(guī)劃方法，對小規(guī)模問題可以求得最優(yōu)解。對于大規(guī)模問題，利用實際生產(chǎn)中板坯軋制序列的局部相似性特征，提出了基于分段動態(tài)規(guī)劃的啟發(fā)式算法。并基于對問題的最優(yōu)解性質(zhì)分析，提出了加速策略。實驗結(jié)果表明，對于小規(guī)模問題，基于分段動態(tài)規(guī)劃的啟發(fā)式算法的求解質(zhì)量非常接近最優(yōu)解;對于中等規(guī)模問題，明顯優(yōu)于優(yōu)化軟件ILOGCP Optimizer;對于實際規(guī)模的問題，平均能夠節(jié)省10.76％的吊機(jī)工作量。
　　2)對考慮庫區(qū)吊

5、機(jī)負(fù)荷均衡的板坯倒垛問題的建模和優(yōu)化方法進(jìn)行了研究。為了克服以往倒垛問題沒有考慮吊機(jī)負(fù)荷均衡而影響吊機(jī)工作總體效率的缺點(diǎn)，本研究考慮了吊機(jī)負(fù)荷均衡約束。通過引入同垛板坯選擇方案概念，將實際問題的非線性特征表達(dá)成線性關(guān)系，從而建立了問題的線性整數(shù)規(guī)劃模型。該模型不僅適合于軋制項目間無共同可選板坯的情況，也適合于存在共同可選板坯的復(fù)雜情況。針對模型高維難于直接有效求解的缺點(diǎn)，分析了問題的結(jié)構(gòu)特征，提出了降維策略，有效地提高了求解效率。實驗結(jié)

6、果表明，對于實際的問題規(guī)模，該模型通過ILOGCplex優(yōu)化軟件求解，能夠獲得問題的最優(yōu)解。
　　3)對板坯倒垛和吊機(jī)調(diào)度集成問題的建模和優(yōu)化進(jìn)行了研究。集成問題是在滿足板坯提交時間要求下，需要同時確定板坯選擇、板坯倒垛位置以及吊機(jī)調(diào)度等決策，使得吊機(jī)總負(fù)荷最小化。針對集成問題，提出了基于整數(shù)線性規(guī)劃（Integer Linear Programming，ILP）的啟發(fā)式算法。該算法的基本思想是首先將原問題分解成一個決定板坯選擇的

7、主問題和一個包含倒垛位置決策的吊機(jī)調(diào)度子問題。對于主問題建立了ILP模型，而對于子問題設(shè)計了啟發(fā)式算法，將子問題求解構(gòu)造的“真割”或“偽割”加入到主問題中反復(fù)迭代直到產(chǎn)生一個原問題的可行解。為了表明提出的算法的有效性，通過實驗計算結(jié)果得出基于ILP的啟發(fā)式方法的平均求解間隙為3.16％;通過理論分析，給出了該算法一定條件下的最壞情況性能誤差;通過簡化問題，能夠產(chǎn)生最優(yōu)解。
　　4)針對一類Job-Shop問題，提出了改進(jìn)的混合MI

8、LP/CP算法。為了克服現(xiàn)有的混合MILP/CP算法框架求解一類Job-Shop問題效率較低的缺點(diǎn)，基于關(guān)鍵工件分配和關(guān)鍵“割”的概念，提出了“多生成割”策略，能夠在預(yù)處理和每次迭代中同時產(chǎn)生多個有效“割”。實驗驗證了所提的改進(jìn)策略的有效性。
　　5)對熱軋加熱爐調(diào)度問題的建模和優(yōu)化進(jìn)行了研究。加熱爐調(diào)度問題需要決定軋制序列中板坯在多個加熱爐間的分配和各個板坯的入爐時間及在爐時間，在保證各自的出爐時間要求下，最優(yōu)化加熱質(zhì)量和能耗。