宣钢物流优化整合管理实践

介绍了我国钢铁物流现状、发展趋势及需要解决的问题。宣钢物流分公司以"管理观、工作观、功过观"为主要文化理念,采取合理定位、规范动作、量化管理的措施,向优化整合要效益。通过合理调整库存、优化库存和货位、优化人力资源配置等途径,降低了原料库存和运输成本,取得了较好效果。     

粗轧带坯宽向温度分布的仿真

基于以往对固体热交换问题的研究,提出了一种新的适合于粗轧带坯宽向温度分布的仿真方法,并对热交换系数的优化提出有效的经验值估计区间法。仿真实验结果表明：新的仿真方法改善了仿真数学模型的形式,并且利用经验值估计区间的参数优化法大大地提高了运算效率。     

轧钢成品库无人天车与货车调度协同优化

 为了研究轧钢库区货车入库高效调度和无人天车作业合理分配协同优化问题,针对轧钢成品库区产品多品种小批量、出入库频繁等特点,建立了以订单服务时间最小为目标的整数规划模型,然后通过仿真试验对天车分配规则进行学习,并在不同订单规模下对经验规则、遗传算法和自适应遗传算法3种调度方法进行了对比试验。试验结果和现场验证均表明在各个订单规模下自适应遗传算法调度方案能高效准确地找出最优调度方案,从而为钢厂无人仓库天车调度进行指导,有效地优化了仓库物流库存管理。     

嵌入式冶金系统下数据结构优化存储设计

通过优化冶金控制系统的数据存储算法,提高冶金系统的控制性能和吞吐性能。传统方法对嵌入式冶金系统下数据结构优化存储方法采用K-L特征压缩方法,随着冶金控制数据的高负荷增长,数据存储的开销较大,冶金控制性能不好。提出一种基于最佳基函数自适应匹配的嵌入式冶金系统下数据结构优化存储算法。进行了嵌入式冶金系统的数据存储模型分析,采用匹配投影法进行存储开销负载量的降维处理,基于最佳基函数自适应匹配搜索最佳的存储空间投影基,实现数据结构优化存储。仿真结果表明,采用该算法能有效节省了数据存储开销,提高了数据存储空间,提高了嵌入式冶金系统的控制能力和数据交互存储能力     

炼钢生产作业计划和调度优化方法的研究

炼钢生产计划和调度在钢铁制造执行系统中占重要地位。分析了炼钢生产作业计划和调度优化问题具有整体性和层次性特征,是一多目标多任务的NP难题。对相关的优化方法进行了综述,指出各方法用于炼钢生产作业计划和调度优化问题研究时的特点和面临的困难。针对炼钢生产调度的特点,提出了“启发式＋仿真＋优化”的方法是一条可行之路。     

基于精英重组的混合多目标进化算法

针对多目标进化算法搜索效率低和收敛性差的问题,提出了基于精英重组的混合多目标进化算法,将多目标优化问题分解为多个单目标优化问题单独求解,并采用基于遗传算法的精英重组策略将多个相异解重组生成唯一的精英解.提出区域化的种群初始化方法,改进局部搜索及群体选择机制,采用以优化子群为核心的分组交叉策略及自适应多位变异算子,并引入基于混沌优化的重启机制,有效克服了精英保存的固有缺陷,以及现有多目标进化算法存在的目标空间解拥挤、收敛慢、易早熟等问题.多目标测试函数的数值仿真和关键步骤的性能分析证明了本文算法的有效性和优越性.      

武钢原料场作业优化的研究

应用运筹学原理研究了原料场预配料和运输作业线的优化，建立了配料的数学模型和运输作业的数学模型。将这项研究结果应用于生产管理中，对料场货位进行了合理地调整，并对场内运输进行了合理地调度，取得了明显的经济效益，节约了倒运成本。     

离心球墨铸铁管生产调度管理的优化

介绍了综合采用启发式搜索方法和离散事件仿真方法解决铸管生产调度的问题,对计算机辅助调度系统模块功能进行了分析,该计算机调度系统实现了优化、稳定铸管组织生产的要求.     

基于遗传算法的异步电动机机械效率优化控制

遗传算法是一种基于生物自然选择和基因遗传学原理的优化搜索算法。提出运用遗传算法来解决异步电动机在轻载和空载时机械效率低下的问题,并从理论上对机械效率的优化进行了可靠的证明。实验和仿真结果都表明了这种基于遗传算法的异步电动机机械效率的优化控制方法简单、有效,具有极高的工程应用价值。     

钢铁生产流程的物质流仿真研究

 在现代工业智能化发展的要求下,钢铁等工业流程的整体性研究越演越烈,物流仿真技术在工业流程研究中的应用也越来越广泛。目前,对于钢铁生产流程的物质流仿真研究方法还不普遍,研究者还未认识到物流仿真方法对流程整体性研究带来的实际益处。介绍了目前为止应用广泛的物流仿真工具,重点概述它们在钢铁生产流程上的相关应用,并从钢铁生产流程的设计与优化、问题分析与优化两个方面详细介绍了钢铁生产流程物质流仿真的研究思路。最后对物流仿真技术在钢铁生产流程研究中的应用提出了展望,指出了进一步研究要提高仿真模型的通用性、制定并完善钢铁生产流程的物质流仿真的相关评价指标、以及深入挖掘并推广钢铁生产流程的物质流仿真研究。