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时间:2019-02-28
《热轧生产计划优化方法的研究与应用》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、大连理工大学硕士研究生学位论文摘要钢铁企业的生产计划是钢铁企业制造执行系统(MEs)中重要的组成部分,对整个企业生产过程具有重要意义。钢铁企业生产计划从生产工序上分为炼钢计划、连铸计划和热轧计划三大部分。近几年国外大型钢铁企业致力于开发炼钢一连铸一热轧一体化生产技术,因此炼钢一连铸一热轧一体化生产计划编制成为亟待解决的问题。论文以宝钢某厂生产为背景,在了解ME8一体化生产中连铸、热轧之间衔接方式和生产管理模式、总结每种生产管理模式的优缺点的基础上,针对热轧计划编制结束后扳坯热装热送比不高,板坯占库时间长和冷热坯连续区间多的问题,提出以提高板坯
2、热装热送比和降低板坯占库时间为目标的热轧计划优化方法。论文建立了热轧计划优化模型,根据模型特点和实际生产情况,将模型分解为三个子模型。考虑到热轧计划编制属于大规模NP一完备问题,采用智能算法求解。根据热轧计划优化模型,编写了热轧计划优化程序。程序在Unix系统下,采用Pr0·c结合Oracle数据库开发而成,并将程序嵌入在宝信MEs系统中。关键词:生产计划;热轧计期优化模型;模拟避火算法;变邻域搜索算法王冰:热轧生产计戋啦化方法的研究与应用ResearchandApplicationofOptimizationMethodforHotRoll
3、ingPlanAbstractProductionplanningisthecorefunctionofmanufacturingexecutionsystem(MES),andplaysthemainroleintheintegratedautomationsystemofproductionprocess.Productionplanninginanironandsteelemerpfiseconsistsofsteel—makingplanning.continuouscastingplanningandhotroilingplanni
4、ng.Inre。entyearsthelarge-scMeironandsteelenterprisesoverseadevotetodevelopintegratedtechnologyforsteel—making,continuouscastingandhotrolling(SM—CC-rnz)andobtainmoreeconomybenefit.ThereforetheproblemoftheintegratedSM—CC-HRindomesticironandsteelenterpriseneedstobesolved.Takin
5、gtheBaoSteelCorporationasthebackground,thispaperstudiestheConnectionandproductionmanagementpaRembetweenhotrollingandcontinuouscastingintheintegratedproductionofIVIES,andconcludestheadvantagesanddisadvantagesofeachkindofproductionmanagementpattern.Anoptimizationmethodfortheh
6、otrollingplanisproposedforincreasingHot—ChargedRatioanddecreasingtheslabsaccountingtimefortheslabyard.Thepaperestablishesamodelofhotrollingplanoptimizationanddividesitintothreesub—modelsbasedonthemodel’Scharacteristic.ConsideringtheproblemasalargescaleNP-hardproblem,thispap
7、erusesallintelligentalgorithmtosolvethisproblem.Accordingtothehotrollingplanoptimizationmodel,thispapercompilesthehotrollingplanoptimizationprogram.TheprogramisdevelopedbyPro+CandtheOracledatabaseinUnixandiSembeddedinBaosightMES.KeyWords:Productionplanning;Hotrollingplan’so
8、ptimizationmodel;SimulatedAnnealingAlgorithm;VariableNeighborhoodSearch—IJ独创性说明作者郑
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