（系统工程专业论文）罩式炉批量计划模型与启发式算法.pdf

东北大学硕士学位论文 摘要 罩式炉批量计划模型与启发式算法 摘要 本文以宝钢2 0 3 0 冷轧单元的罩式炉生产线为背景，研究了罩式炉批量计划问题。罩 式炉批量计划问题就是在个等待退火的板卷中，依据它们之间物理性质的差别以及它 们和罩式退火炉之间的匹配关系挑选出刀向m 个板卷组成n 1 个装炉单元进行生产。由 于罩式炉退火生产工序的年产量占2 0 3 0 冷轧单元年产量的6 0 以上，而且生产周期长、 能量消耗大、资源约束多，所以罩式炉生产批量计划的编制非常复杂。目前现场主要以 人工编排为主，人工编排水平的差别以及人处理复杂信息的局限性，使得罩式炉生产批 量计划难以科学准确，从而难以保证生产优化运行。本文采用最优化建模和智能优化求 解技术来研究生产批量计划问题，以期达到提高机组产能、资源优化配置和降低能耗的 目的。 本文主要研究工作如下： 对生产批量计划问题建立了数学规划模型，该模型是带有0 1 变量的整数线性规划 问题。在建立模型时考虑到不同板卷的物理性质( 如重量、宽度、外径等) 和退火曲线存 在许多差异，要尽量把退火曲线和物理性质相同或是相近的板卷组成一垛，防止过火和 欠火的情况出现，保证产品的质量，同时考虑了炉容约束，提高产量。 针对问题求解n p 一难特点，分别提出了三种启发式算法，为优先级法、最小增益法、 分系列法。优先级法以优先级系数的降序作为板卷的编排顺序，使优先级系数大的板卷 能够被优先编排，这里的优先级系数的制定方法来源于实际生产情况，将罩式炉生产线 的管理模式进行量化，通过算法求解来解决问题；最小增益法是以目标函数的增量为依 据。优先编排使目标函数增益最小的板卷的方法；分系列法中按照退火曲线约束将板卷 分成若干个组，在每组中使用优先级法进行求解。是将优先级法中的判断板卷退火曲线 是否匹配的步骤提前到原始数据处理阶段。 在仿真试验中，在c p u 为p e n t i u mi v 主频2 。4 g 。5 1 2 m 物理内存，w i n d o w sx p 操 作系统的计算机上，在v c + + 6 0 开发环境中，使用c 编程语言进行编译，分别对从实 际生产中采集的6 组真实数据进行了求解。从结果可以看出，提出的三种启发式算法结 果皆优于宝钢人工编排的结果。其中分系列法在装炉量和目标函数值上得到了最多的当 前最好解，优先级法次之，因为从算法思想上看，分系列法可以看作是改进了的优先级 一t t 东北大学硕士学位论文 摘要 法，所以分系列法的结果要由于优先级法。虽然最小增益法没有在结果数据上显示出优 势，但是由于其对目标函数惩罚值的变更有很大的敏感性，所以在通过改变惩罚值来控 制计划属性的时候，使用最小增益法最为合适。 把罩式炉批量计划问题看作是钢铁企业整个物流过程的一个单元，考虑板卷动态到 达的情况，提出了动态罩式炉批量计划问题，本文将其归结为动态批处理问题，建立了 数学规划模型，该模型也是带有o i 变量的整数线性规划问题，依然具有求解n p 一难的 特点。与静态问题相比，目标函数和约束条件都增加了时间属性的相关项。本文利用最 小增益法对目标函数值比较敏感的特点，针对该问题对6 组实际数据进行了仿真试验， 求得近优解，与相同情况下的静态问题的结果进行比较，装炉量和目标函数有明显的优 势。 关键词：罩式炉批量计划，启发式算法，罩式炉生产工艺，数学模型 i i i 查! ! 查苎堡圭堂堡熊查 垒! ! 皇竺! t h em o d e la n dh e u r i s t i ca l g o r i t h m sf o rb a t c hp l a n n i n go fb a t c h a n n e a l i n gf u r n a c e a b s t r a c t t a k i n gt h ea n n e a l i n gf l n t t a c ep r o d u c t i o ni n2 0 3 0c o l dr o l l i n gp l a n to fb a o s t e e la s a r e s e a r c hb a c k g r o u n d ，t h i sp a p e rs t u d i e st h eb a t c hp l a n n i n gp r o b l e mf o rb a t c ha n n e a l i n g f u r n a c ei n i r o na n ds t e e li n d u s t r y g i v e nnc o i l st ob ep r o c e s s e d ，t h eb a t c hp l a n n i n gp r o b l e m f o rb a t c ha n n e a l i n gf u r n a c ei st os e l e c t 一伽s 加c o i l sf r o mt h e mt ob ep r o c e s s e da c c o r d i n gt o t h e i rp h y s i c a lp r o p e r t i e sa n dt h e i rr e l a t i o n st ot h ea v a i l a b l ef u r n a c e s i nt h ea n n u a lo u t p u to f2 0 3 0e n i dr o l l i n gp l a n t , m o r et h a n6 0p e r c e n ta r eo b t a i n e di n b a t c ha n n e a l i n gf u r n a c ep l a n t ，w h i c hi sf e a t u r e db yal o n gp r o d u c t i o nc y c l e ，m a s s i v ee n e r g y c o n s u m p t i o na n dc o m p l e xr e s o u r c e sc o n s t r a i n t s a n dt h e s ec h a r a c t e r i s t i c sm a k et h i s p r o d u c t i o np l a n n i n gp r o b l e mv e r yc o m p l e xa n dd i f f i c u l t a tp r e s e n tt h eh u m a n m a d e p l a n n i n gi sam e t h o da d o p t e do f t e ni np r a c t i c e ，a n dt h u st h eb a t c hp l a n n i n gc a n n o tb ec a r r i e d o u te a s i l yi nas c i e n t i f i ca n dq u a n t i t a t i v em e t h o db e c a u s eo fd i f f e r e n ta b i l i t i e sb e t w e e n p e r s o n sa n dl i m i t a t i o n sf o rh u m a nb e i n g sw h e nf a c i n gc o m p l e xi n f o r m a t i o n i nt h i sp a p e r t h eb a t c hp l a n n i n gp r o b l e mf o rb a t c ha n n e a l i n gf u n l a c ei sf o r m u l a t e da sam a t h e m a t i c p r o g r a m m i n gm o d e l ，a n dt h e na ni n t e l l i g e n to p t i m i z a t i o nm e t h o d i sp r o p o s e dt oo b t a i nh i 【曲 q u a l i t ys o l u t i o n sw h i c hc a nt r yt oi n c r e a s et h ep r o d u c to u t p u t ，i m p r o v et h er e s o u r c ea l l o c a t i o n a n dr e d u c et h ee n e r g yc o n s u m p t i o n t h em a i nw o r ki nt h i sp a p e ri sa sf o l l o w s ： am a t h e m a t i cm o d e l ，ab i n a r yl i n e a ri n t e g e rp r o g r a m m i n gp r o b l e m ，i sc o n s t r u c t e db y t a k i n gi n t oc o n s i d e r a t i o nt h ed i f f e r e n c eo fp h y s i c a lp r o p e r t i e sw h i c hi n c l u d e sw e i g h t ，w i d t h ， o u t e r - d i a m e t e ra n da n n e a lc u r v e sb e t w e e nd i f f e r e n tc o i l s i ti so b v i o u s l yt h a tt h ec o i l sw i t l l t h es a m eo rs i m i l a ra n n e a lc u r v e sa n d p h y s i c a lp r o p e r t i e ss h o u l db ep r e f e r r e dt oa r r a n g ei nt h e s l i m ef u r n a c ei no r d e rt oa v o i do v e r - h e a to rl a c k h e a tc a s e b e c a u s es u c hp r o d u c t i o np l a n n i n gp r o b l e mi san p - h a r dp r o b l e m ，t h r e eh e u r i s t i c a l g o r i t h m sa r ed e s i g n e dr e s p e c t i v e l y ：t h ep r i ，t h ei n c r e m e n tm i n i m i z a t i o na n dt h ed o m a i n d e c o m p o s i t i o n i nt h ep i l lm e t h o d c o i l sa r ec h o s e na c c o r d i n gt oad e c r e a s eo r d e ro fp r i p a r a m e t e rt oo b t a i naf e a s i b l es o l u t i o n t h ep i l lp a r a m e t e ri sd e t e r m i n e db yq u a n t i l y i n gt h e m a n a g e m e n tm o d ea c c o r d i n gt o t h ep r a c t i c a l p r o d u c tc o n d i t i o n i nt h ei n c r e m e n t m i n i m i z a t i o nm e t h o d t h ec o i l 、 ，i t hm i n i m u mi n c r e m e n tv a l u ei nt h eo b j e c tf u n c t i o ni sc h o s e n 一i 、i - 一 东北大学硕士学位论文 a b s t r a c t t h es e r i e sd i v i s i o nc l a s s i f yt h ec o i l si n t os e v e r a ls u b s e t sa c c o r d i n gt ot h ea n n e a lc u r v e c o n s t r a i n t s ，i ne a c hs u b s e tt h ep r ia l g o r i t h mi su s e d ，w h i c hm e a n si m p l e m e n t i n gt h ea n n e a l c u r v em a t c h i n gd e c i s i o ni nt h ed a t ap r o c e s s i n gp e r i o di na d v a n c e a l lt h e s ea l g o r i t h m sa r ed e v e l o p e dw i t hc + + a n ds i xg r o u p so fd a t ac o l l e c t e df r o mt h e p r a c t i c a lp r o d u c t i o na r e t e s t e do nac o m p u t e rw i t h2 4 g h zc p ua n d5 1 2 m bm e m o r y , i tc a n b ef o u n de a s i l yf r o mt h er e s u l t st h a tt h es o l u t i o n sw eo b t a i n e da r ea l ib e t t e rt h a nt h e h u m a n - m a d eo n e su n d e rt h es a m ec o n d i t i o n a m o n gt h e s et h r e ea l g o r i t h m s ，t h es e r i e s d i v i s i o na l g o r i t h mi st h eb e s to n ew h i c hh a sf o u n dm o r ep r e s e n t l yb e s ts o l u t i o n sw i t hr e s p e c t t oc h a r g i n gw e i g h ta n do b j e c t i v ef u n c t i o nv a l u et h a nt h eo t h e rt w o ，w h i l et h ep r ih a sal i t t l e w o r s er e s u l tt h a nt h es e r i e sd i v i s i o na l g o r i t h m a l t h o u g ht h ei n c r e m e n tm i n i m i z a t i o n a l g o r i t h mh a sn oo b v i o u sa d v a n t a g eo nt h es o l u t i o nr e s u l t s ，i t i sb e t t e rt ob eu s e dw h e n c o n t r o l l i n gt h ep l a n n i n gp r o p e r t yb yc h a n g i n g t h ep u n i s h i n gc o e f f i c i e n t sb e c a u s eo fi t s s e n s i t i v i t yt ot h ea l t e r a t i o no f o b j e c t i v ef u n c t i o np u n i s h m e n t i f t h e b a t c hp l a n n i n gp r o b l e mf o rb a t c ha n n e a l i n gf u r n a c ei sv i e w e da sau n i ti nt h ee n t i r e l o g i s t i cp r o c e s so fi r o ni n d u s t r y , t h ea r r i v a lt i m eo fc o i l sc a n n o tb es t a t i c t h i sp r o b l e mh a s b e e nv i e w e da sad y n a m i cb a t c hp r o c e s ss c h e d u l i n gp r o b l e mi nt h i s p a p e r , a n dt h e m a t h e m a t i cm o d e lf o ri th a sb e e nb u i l t t h em o d e l ，ab i n a r yl i n e a ri n t e g e rp r o g r a m m i n g p r o b l e m ，i sa l s oa nn p h a r dp r o b l e m a sc o m p a r e dt os t a t i cp r o b l e m ，r e l a t i v et i m ew i n d o w s h a v eb e e na d d e dt ob o t ho b j e c t i v ef u n c t i o na n dc o n s t r a i n t s 。b a s e do nt h es e n s i t i v i t yo ft h e i n c r e m e mm i n i m i z a t i o na l g o r i t h mt ot h ec h a n g i n go fo b j e c t i v ef u n c t i o n , s i xg r o u p so fd a t a c o l l e c t e df r o mp r a c t i c a lp r o d u c t i o na 肥t e s t e du s i n gt h i sa l g o r i t h mt oo b t a i nn e a r - o p t i m a l s o l u t i o n s i ti se a s i l yt oc o n c l u d et h a ts o l u t i o n so fd y n a m i cp r o b l e m ，b o t ht h ec h a r g i n g w e i g h ta n do b j e c t i v ef u n c t i o nv a l u e a r co b v i o u s l yb e t t e rt h a nt h a to f t h es t a t i co n e s t h ei n c r e m e n tm i n i m i z a t i o na l g o r i t h mc a ne a s i l yr e f l e c tt h ec h a n g i n go fo b j e c t i v e f u n c t i o nv a l u e ，a n do nt h i sp o i n to fv i e w , s i xd a t as e t sh a v eb e e nt e s t e db yt h i sa l g o r i t h mt o f i n dt h en e a r l yo p t i m a ls o l u t i o n a n di tc a nb ee a s i l yf o u n dt h a tt h er e s u l t so b t a i n e da r e m u c hb e t t e rt h a nt h o s eo b t a i n e di nas t a t i cc o n d i t i o nb o t hi nt h ec h a r g i n gw e i g h ta n do b j e c t i v e f u n c t i o nv a l u e ， k e yw o r d s ：b a t c hp l a n n i n gf o rb a t c ha n n e a l i n gf u r n a c e ，h e u r i s t i ca l g o r i t h m ，m a t h e m a t i c m o d e l ，a r t sa n dc r a f t sf o rb a t c ha n n e a l i n gf o t l a c e v 一 独创声明 本人声明所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加 以标注和致谢的地方外，不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为 获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论 文中作了明确的说明并表示诚挚的谢意。 学位论文作者签名： 王颍 签字日期： 枷，0 ；g 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即 学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借 阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交 流。 ( 如作者和导师同意网上交流，请在下方签名：否则视为不同意) 学位论文作者签名：导师签名： 签字日期：签字闩期： 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 第一章绪论 在这一章中，主要叙述了所研究问题的目的和意义，介绍了国内外的针对罩式炉生 产计划调度研究的现状，简单分析了存在的问题，最后阐述了本文的技术路线。 1 1 问题的研究背景 钢铁制造业长期以来一直是工业发达国家经济的主要支柱，但最近2 0 年来，由于宏 观环境因素特别是经济、技术、自然和社会环境因素的影响，已进入了一个巨大的变革 时期。钢铁制造业为了适应企业新的市场变化，正努力寻求一种新的管理和生产模式， 以便从根本上和整体上进行变革【”。 在我国，随着改革开放政策的深入，国内许多产业如汽车、石油、造船、航天等部 门都在迅速发展，各部门对钢材质量提出越来越高的要求。有些品种我国还不能生产， 只能依靠进口。同时我国出口钢材数量逐年增加，产品质量、价格面临国内国际两个市 场的激烈竞争。虽然我国生产钢材品种不断扩大，质量有一定程度的提高，能源与物资 消耗有所下降，但是我国钢铁工业发展中还存在很多问题，特别是装备水平、产品质量 和物资消耗等方面与国际上工业先进国家相比，还存在着很大差距。宝山钢铁公司作为 我国钢铁业的龙头企业，一直都是国内钢铁产品的主要供应方，其生产技术和管理方法 也是优于同行业的其它企业的。但是随着我国加入w t o ，宝钢所面临的来自国内外的 竞争日趋激烈。宝钢要继续保持目前在钢铁行业中的优势地位，必须利用企业现有的资 源不断降低生产成本、提高经济效益。 1 2 问题的目的及意义 冷轧产品是一种高附加值产品，对提高企业的经济效益起着关键作用。其生产过程 也是宝钢的一个重要生产环节。退火是生产此类产品的一道工艺，它是多数冶金企业生 产高质量冷轧产品的一道必经工序，根据材料和工件尺寸采用不同的保温时间，然后进 行缓慢冷却，目的是使会属内部组织达到或接近平衡状态，获得良好的工艺性能和使用 性能，或者为进一步淬火作组织准备。 宝钢2 0 3 0 冷轧单元年产量的6 0 以上要通过罩式炉退火生产工序。罩式炉退火工 序采用炉群退火方式进行生产。退火工序周期长、能量消耗大、资源约束多，排产复杂， 其装炉量的多少对于提高机组产能、加快生产节奏以及缩短交货期起着至关重要的作 用。 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 2 0 3 0 冷轧单元目前共有罩式炉1 6 4 台，其作业调度目前全部由人工进行，虽然生产 计划人员已经在排产方面积累了相当多的经验，也取得了很大的成效，但由于罩式炉退 火的生产方式具有操作步骤复杂、约束条件多、随机性高等特点，使得编排计划是一项 非常繁琐且技术性较高的工作，单靠人工方法很难对批量板卷的生产做到良好、合理的 调度，所以板卷的罩式炉退火这一生产环节严重影响了薄板的总体生产能力，从而使此 工序成了2 0 3 0 冷轧单元生产的主要“瓶颈”。目前罩式炉的平均装炉量在8 6 吨左右， 而大炉的最大承载是1 5 5 吨，小炉也有9 9 吨，所以还有比较大的优化空间。我们在这 篇文章中所要探讨的正是如何在保证质量的同时提高装炉量，从而提高产量，以达到保 质保量优化生产的目的。因此，解决板卷退火调度问题以便提高罩式炉退火生产能力成 为了2 0 3 0 冷轧单元所追求的目标，它对于提高整个2 0 3 0 冷轧单元的产能具有很重要的 意义。 1 3 罩式炉生产调度问题的研究现状 冷轧板卷热处理炉有罩式退火炉和连续式退火炉两种，罩式炉是历史最悠久的炉型。 连续式炉自1 9 3 6 年问世以来，由于温度均匀，产品质量好，成才率高，产品生产周期 短等优越性，很快发展起来，冲击了罩式退火炉的市场，也促进了罩式炉技术的进步。 而罩式退火炉由于操作灵活，易于更换产品品种，易于改变产量，不受产品规格限制， 便于分期建设，总投资低等有点，更加之自身性能的不断提高，仍在严峻的竞争中不断 巩固和发展【2 1 。 批调度问题又称为同时加工调度问题，一般都是批进批出。主要分为两类：第一类 问题是并行批调度问题( p a r a l l e lb a t c h i n gp r o b l e m s ) ，每批的处理时间是这批工件中所有 工件加工时间的最大者；另一类问题是串行批调度问题( s e r i a lb a t c h i n gp r o b l e m s ) ，每 批的加工时间是这批工件中所有工件加工时间之和。这里主要研究的是并行批调度问 题。罩式炉的生产调度即属于机器容量有限情况下的并行批调度问题。并行批调度问题 最早出现在半导体生产过程中，i k u r a 等t 33 最早发表了这类批调度问题的成果，他们研究 了所有的工件具有相同加工时间、就绪时间与工期同序，且批加工时间与批中工件个数 无关的调度问题。根据目标函数不同，可分为以下三类： 1 最大完工时间问题 对于1 i bj c 。问题，l e e 等【4 】给出了所有工件只有两个不同就绪时间的问题 l h ，b c 。的拟多项式时间的动态规划算法。l i u 胪1 进而证明了这个问题是n p 一难的； 东北大学硕士学位论文第一章绪论 并且对于多个就绪时间问题也给出了拟多项式时间的动态规划算法。对于一般情形的问 题1 ，口ic 。，l e e 等吲提出性能比是2 的贪婪算法g r l p t ，并证明这个界是紧的。 若把加工时间相同的工件看作一类，s u n g 等6 】把m 一类问题推广到动态到达的极小化排 序表问题，给出了一个动态规划算法。而l e e 等1 7 】把求解并行机的l s 算法和l p t 算法 推广到同时加工调度问题，提出了b l s 算法和b l p t 算法。分别得到性能比为( 占+ 1 一一i t ) 和三一上。 43 m 2 总完工时间问题 对于问题1bl c j ，c h a n d r u 等吲给出了分枝定界法来求解，同时提出了两个伪 多项式的启发式算法f b s p t 、g r 等，并把这些启发式算法推广到问题j d f 口 c s 。 c h a n d r u 等9 1 给出了m - 类的问题l l 丑i c ，的最优调度具有的一些性质，并且提出了运 行时间为o ( m 3 b ”) 的动态规划算法。而h o c h b a u m 1 川提出了时间复杂性为o ( m 2 3 m ) l 的 最左分批方法；b r u c k e r 等川提出了动态规划算法。r x 91 b j c ，h o c h b a u m m l 提 出了一个性能比为2 的动态规划的启发式算法。 3 最大延误问题和误工问题 考虑交货期的问题，由于1 l l 。是强- n p 难的，所以1j i ，b i 瓦。也是n p 难的。 l e e 等 7 1 讨论了问题l i ，f ，b i l 。，a r g p ，d 。，问题l l r , ，b = p , g l t = m r 舅, ，砭，问题 l t b i 嘭，a r g p , ，商及问题1 f ，b = b 矧j 舅，a r g ；，碍等，给出了多项式算法。l i 等”通过三划 分问题进一步证明了问题1 l l ，b l 瓦。a r g 1 ，t 及问题1 1 l ，b l u ，a r g ，d ，都是强n p 一 难的；并给出了求解1 l l ，曰l u ，a r g ，d ，p ，和1 i t ，曰l 乙。，a r g ，d ，p 的( 伪) 多项式 算法。 s u n g 和c h o u n g i ”1 给出了确定性条件下，批的处理能力为b 时，最小化m a k e s p a n 的 算法。b m c k e r 等人对批调度问题进行了综述，并指出各种目标函数是否n p 难，给出 了批调度问题的描述、记号和定义。在批处理机的容量为无限的情况下，对于最小化拖 期工件数、最小化加权完成时间、最小化最大延迟和最大费用、最小化加权拖期工件数 和最小化总加权拖期分别给出了动态规划算法。在批处理机的容量有限的情况下，给出 了最小化总完成时间问题的四个基本性质。在这些性质的基础上，给出了晟小化总完成 时间的多项式算法。该文中还指出，带有交货期的批调度问题是n p 难的。p o t t s 和 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 k o b v a l ) ，o v 介绍了动态规划算法在批调度中的应用，指出对于加权完成时间和最大延 期问题适用于后向动态规划，对于加权拖期和加权拖期数问题适用于前向动态规划，对 于总拖期数最小化问题在前向动态规划中用延迟工件数作为状态变量有利于提高效率。 b a p t i s t e ”1 研究了工件具有不同到达时间和相同加工时间的两种批处理机问题：串行批 处理机和并行批处理机。对于最小化加权拖期数、加权完成时间、总拖期和最大拖期问 题给出了基于动态规划的多项式算法。 对于罩式炉生产这一批处理机优化调度问题，s u n g 等【l6 】根据韩国浦项钢铁厂的实 际情况建立了一个有效的分垛算法。作者从降低能量消耗的目的出发，希望最小化板卷 的退火时问，进而将其转化为使实际生产中的炉子的数量达到最小，装炉量达到最大的 想法。这些都是建立在分垛最优的基础上的。作者采用典型的装箱问题的f f d 规则，建 立该分垛算法的数学模型，这是一个带有o 1 变量的混合整数模型。其中模型的约束条件 来源于浦项钢铁厂的实际生产情况，包括钢卷的退火曲线，最大高度，最大重量，每垛 最多包含的钢卷数，钢卷之间参数差的限制等。由于该闻题的规模很大，同时考虑到问 题的复杂性和计算的时间是否合理，开发了启发式算法。该算法已经通过实践检验应用 于实际生产。但是这种优化方法只是在考虑一个炉台的基础上建立来的，所以在考虑多 炉台的情况下，不能达到全局最优化。另外，m o o n 和h r y m a k 【l ”对钢卷的批退火过程短 期调度问题进行了研究。这里所指的调度的目标是制定并行炉台的最优运作计划以使共 享的设备的利用率达到满意的程度。这里所说的共享的设备包括起重机，加热罩，冷却 罩等。这个过程是一个可能包含在并行的批退火循环和单元中的重新启动流，包括顺序 相关的调整时间和传送时间。在此基础上作者提出了一个新的混合整数线性规划模型。 对于大规模的批退火过程，使用一个新的算法得到一个调度解。虽然不能保证解的最优 性但能在合理的c p u 时间内得到大规模问题的可行解，并提高了计算效率。文中还对一 个在2 4 个炉台上操作包含2 9 个工时的设备的例子进行了应用描述。 在钢铁批处理机调度方面，均热炉和罩式炉都属于批进批出的批处理机类型，因此 钢锭在均热炉中加热的批调度问题具有较大的参考价值。t i w a r i 和s i n g h 【l 驯研究了钢锭 的成型n s l n 这个生产线，提出了钢锭的在线控制，并集成了系统，在印度的b o k a r o 钢铁厂的应用显示，在线控制明显优于手工操作。b u z a c o t t 和c a l l a h a n i 州使用m a r k o v 规划方法给出了钢锭调度的在数量上的控制。文中给出了冷锭在何种情况要加工的精确 条件。这种方法在求动态调度问题时，和其它解析方法一样面临这样的困难：就是即使 是对简单的情形，变量数目也会很大。k u n g 等【2 0 】确定均热炉加热时间是钢锭温度，传 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 搁时间等的函数；l o n g w l l 和e d w a r d 2 ”均热炉在线计算机控制节省了处理时间和能源 消耗，k o t o v 2 2 l 通过预测钢锭的脱模时间来减少传搁时间，在过程控制层改进了生产。 尽管这些和调度函数没有直接关系，但是用这些信息得出的调度有利于整个钢锭加工的 性能。k u n g 等吲、l o n g w l l 和e d w a r d 2 1 1 在物料平衡基础上建立了钢锭加工的确定性数 学模型。引入了从决策模型中获得的最优装炉决镱的统计特性，可提供在线的动态装炉 决策。在计算机上模拟测试了系统的性能，显示可以减轻钢锭装入均热炉时可能出现的 拥塞。国外的这些研究考虑了钢锭加工的整个生产线，并在计算机系统上实现了对加热 炉温度及装料的控制和调度，但是对动态调度也没有提出有效的算法，只停留在计算机 仿真阶段。 罩式炉优化装炉组合和优化作业调度一直是国外研究的热点，目前已形成较为成形 的软件产品，如国际上著名的两大退火炉设备供应商( l o i 公司和e b n e r 公司) 均有退 火炉优化排产软件出售，并有非常成功的应用。国外软件的排产思路是以底层的退火炉 群热模型为基础，由这一机理模型预报冷点温度和热点温度，从而确定出加热时间和冷 却时间，在此基础上进行装炉组合和作业调度的优化。这些软件产品的价格非常昂贵， 同时由于优化排产是建立在热机理模型的基础上，机理模型的投入需要较多的调试时 间，要求较多的实验花费，影响正常生产，适宜在建厂时投入。由于没有热机理模型， 国内大部分退火车间己形成了自己的工艺制度，这一制度的主要特点是按确定时间加 热，按固定温度出炉。在一个退火计划确定以后，其加热时间是已知的，需要预报的只 是各个退火计划的冷却时间。因此国外的排产软件不适合国内退火生产的工艺【2 。 1 4 本文的技术路线及所做工作 通过前面的对研究现状的阐述可以看出，目前国内外的关于罩式炉生产的优化方法 大多是针对生产设备和生产原料的调度优化的方案。根据对宝钢目前生产情况的分析发 现，还有另外一个提高生产效率的途径优化生产计划方案。每一个罩式炉生产线的 生产计划对应于一个当前待开始加工的罩式炉，信息内容包括要装在这个罩式炉的板卷 编号和加工开始时间等。这项工作主要是由熟悉工艺要求的技术工人来完成的。这样人 的因素占了主导地位，同样的设备和原料，不同的人会有不同的编排结果。使得生产不 能在一个相对稳定的情况下进行，很可能会出现时好时坏，原料和产品流通不顺畅的情 况。这也是国内钢铁企业生产落后的主要体现，所以为了能够改变这种现状，采用计算 机自动编排计划，然后进行人工校对的方式减少或避免误差的方法，是提高生产管理水 一5 一 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 搁时间等的函数；l o n g w l l 和e d w a r d t 2 ”均热炉在线计算机控制节省了处理时间和能源 消耗，k o t o v t ”1 通过预测钢锭的脱模时间来减少传搁时间，在过程控制层改进了生产。 尽管这些和调度函数没有直接关系，但是用这些信息得出的调度有利丁整个钢锭加工的 性能。k u n g 等【”i 、l o n g w l l 和e d w a r d 2 1 i 在物料平衡基础上建立了钢锭加工的确定性数 学模型。引入了从决策模型中获得的最优装炉决策的统计特性，可提供在线的动态装炉 决策。在计算机上模拟测试了系统的性能，显示可以减轻钢锭装入均热炉时可能出现的 拥塞。国外的这些研究考虑了钢锭加工的整个生产线，并在计算机系统上实现了对加热 炉温度及装料的控制和调度，但是对动态调度也没有提出有效的算法，只停留在计算机 仿真阶段。 罩式炉优化装炉组合和优化作业调度一直是国外研究的热点，目前已形成较为成形 的软件产品，如崮际上著名的两大退火炉设备供应商( l o i 公司和e b n e r 公司) 均有退 火炉优化排产软件出售并有非常成功的应用。国外软件的排产思路是以底层的退火炉 群热模型为基础，由这一机理模型预报冷点温度和热点温度，从而确定出加热时间和冷 却时间，在此基础上进行装炉组合和作业调度的优化。这些软件产品的价格非常昂贵， 同时由于优化排产是建立在热机理模型的基础上，机理模型的投入需要较多的调试时 间，要求较多的实验花费，影响正常生产，适宜在建厂时投入。由于没有热机理模型， 国内大部分退火车间已形成了自己的工艺制度，这一制度的主要特点足按确定时间加 热，按固定温度出炉。在一个退火计划确定姒后，其加热时间是已知的，需要预报的只 是各个退火计划的冷却时间。因此国外的排产软件不适合国内退火生产的工艺1 2 。 1 4 本文的技术路线及所做工作 通过前面的对研究现状的阐述可以看出，目前国内外的关于罩式炉生产的优化方法 大多是针对生产设备和生产原料的调度优化的方案。根据刺宝钢目前生产情况的分析发 现，还有另外一个提高生产效率的途径一优化生产计划方案。每一个罩式炉生产线的 生产计划对应于一个当前待丌始加工的罩式炉，信息内容包括要装在这个罩式炉的板卷 编号和加工开始时间等。这项工作主要是由熟悉工艺要求的技术工人来完成的。这样人 的因素占了主导地位同样的设备和原料，不同的人会有不同的编排结果。使得生产不 能在一个相对稳定的情况下进行，很可能会出现时好时坏，原料和产品流通不顺畅的情 况。这也尼国内钢铁企业生产落后的主要体现，所以为了能够改变这种现状，采j = j 计算 机自动编排计划，然后进行人工校对的方式减少或避免误差的方法，是提高生产管理水 机自动编排计划，然后进行人工校对的方式减少或避免误差的方法，是提高生产管理水 东北走学硕士学位论文 第一章绪论 平的有效方法。 。一。、 图1 1 本文技术路线图 f i g1 1 t h et e c h n o l o g yp r o c e s so f r e s e a r c h 本文的工作主要分为三个部分；罩式炉生产工艺研究并建立数学模型、静态系统的 启发式算法设计及求解和动态系统的启发式算法设计及求解。具体内容如下： ( 1 ) 研究宝钢2 0 3 0 冷轧单元的罩式炉生产工艺，包括设备分类及特点、原料( 板卷) 几何特性和加工工艺要求等。 ( 2 ) 通过对罩式炉静态排程问题的定义和概括，建立静态系统的数学模型。 这里的静态系统是指，只编排罩式炉前库中的在库板卷的生产计划的系统。 ( 3 ) 设计三种静态系统的启发式算法( 优先级法、最小增益法和退火曲线优先级法) 6 一 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 及求解结果，并与人工的编排结果进行比较，得出可行的结论。 ( 4 ) 通过对罩式炉动态排程问题的定义和概括，建立动念系统的数学模型。 这里的动态系统是指，把即将到达罩式炉前库的板卷也列入计划编制范围的系统。 ( 5 ) 设计动态系统的启发式算法及求解结果，并进行可行性分析。 将静态算法嵌入宝钢2 0 3 0 罩式炉自动优化排程系统软件系统中，与后台数据库和 前台界面有机结合，应用于实际生产。 东北大学硕士学位论文 第二章罩式退火炉生产流程概述 第二章罩式退火炉生产流程概述 2 12 0 3 0 冷轧工艺流程简介 图2 12 0 3 0 冷轧1 艺流群图 f i g2 1 t h ef l o wo f t e c h n i c a lf o r2 0 3 0c o l dr o l l i n gp l a n t 作为冷轧工序原料的热轧板卷，由于要经过2 至3 天的冷却，其表面会被氧化，所 以要先经过酸沈工序，驱除表面的氧化铁皮，同时根据需要进行切边和钝化处理。酸洗 之后的板卷被送入五机架连轧机，轧成冷轧带钢，然后进行退火。根据不同的工艺要求 分别进行罩式炉退火，连续退火或者进入热镀锌工序。其中经罩式炉退火的板卷，经平 整，分卷后，可以继续精加工，如电镀锌。电镀锌出来的板卷可以进行涂层，压型等深 加工。经连续退火的板卷可以直接提供给用户，也可以进一步加工，生产出各类成品。 经热镀锌后的板卷可以直接作为成品入库，也可以进入下道工序。 各类加工好了的成品都要经过平整和包装才能提供给用户。 2 2 罩式退火炉生产工艺流程 宝钢2 0 3 0 冷轧系统是由轧机的工作辊长度为2 0 3 0 m m 而得名的。主轧机为五机架 四辊连轧机，整个系统由计算机自动控制。2 0 3 0 冷轧生产单元1 9 8 8 年9 月投产，目前 实现了稳产、高产和循序渐进的技术改造，在原只生产普通冷轧板的基础上，生产出高 级汽车板。 经五机架冷轧后的一部分板卷，要进行退火，以消除加工硬化，改善带钢的机械性 能。根据工艺需要，有些冷轧