炼钢—连铸—热轧多工序物流平衡仿真验证研究

发布时间：2021-08-06 10:41

　　本文以系统工程研究所与上海宝信软件公司合作的“炼钢-连铸流程生产调度与过程控制协调优化模块化方法及应用”研究项目为背景,针对实际生产中生产计划仿真验证的问题进行研究。通过模型与算法进行生产计划编制无法完全考虑吊机运作等计划执行过程实际生产中的细节因素,而且编制出的生产计划在执行过程中会遇到一些不确定事件的干扰。研究仿真验证生产计划的意义在于：仿真系统可以预见生产计划执行过程中的细节因素和不确定事件,通过仿真来验证生产计划既可以真实地反应生产计划应用与实际生产过程的情况,又能节约能源与时间,是一种经济简便的计划检验方式。本文研究工作如下：1)针对仿真过程需要使用到的热轧板坯在加热炉的加热时间参数值缺失的问题,利用BP神经网络识别仿真参数。对于已有的加热时间生产实绩数据进行筛选,并确定训练样本与检验样本；通过多次实验与分析确定了BP神经网络的具体结构以及参数,最终实现了对该参数值的预估。2)分析并提炼了炼钢-连铸-热轧生产过程运作管理的关键生产指标。分别针对炼钢厂、板坯库、热轧厂对应的炼钢计划、板坯库切割计划、热轧计划进行独立仿真验证。进一步针对炼钢-连铸-热轧一体化计划进行仿真验证,得出... 

【文章来源】：东北大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 炼钢-连铸-热轧工艺过程描述
        1.2.1 炼钢过程
        1.2.2 精炼过程
        1.2.3 连铸过程
        1.2.4 热轧过程
    1.3 炼钢-连铸-热轧一体化生产概述
        1.3.1 炼钢-连铸-热轧一体化生产模式
        1.3.2 一体化生产的意义
    1.4 本文主要研究内容及论文结构
        1.4.1 主要研究内容
        1.4.2 论文结构
    1.5 本章小结
第2章 炼钢-连铸-热轧仿真系统概述
    2.1 计算机仿真简介
        2.1.1 计算机仿真的目的
        2.1.2 计算机仿真的建模方法
        2.1.3 计算机仿真的步骤
    2.2 炼钢-连铸-热轧仿真系统研究现状
        2.2.1 国外研究现状
        2.2.2 国内研究现状
    2.3 本文使用的仿真系统介绍
        2.3.1 总体结构
        2.3.2 系统功能
    2.4 本章小结
第3章 基于BP神经网络的热轧板坯加热时间仿真参数识别
    3.1 热轧板坯加热时间参数的重要性
    3.2 人工神经网络
        3.2.1 人工神经网络-结构
        3.2.2 人工神经网络-特征
        3.2.3 人工神经网络-工作方式
    3.3 基于BP神经网络的热轧板坯加热时间模型
        3.3.1 BP神经网络的结构
        3.3.2 神经网络结构参数的设定
        3.3.3 样本数据的选取
        3.3.4 样本数据的处理
        3.3.5 BP神经网络的学习过程
    3.4 实验与分析
        3.4.1 实验过程简介
        3.4.2 实验结果分析
    3.5 本章小结
第4章 生产计划仿真验证研究
    4.1 仿真验证的重要性
        4.1.1 生产计划编制的局限性
        4.1.2 通过仿真系统验证生产计划的必要性
    4.2 生产计划的仿真验证设计
        4.2.1 仿真验证方法总体设计
        4.2.2 生产过程指标体系
        4.2.3 生产计划类型
        4.2.4 生产过程中的细节
    4.3 生产计划仿真验证数据设计
        4.3.1 工厂模型
        4.3.2 生产计划数据
    4.4 实验结果与分析
        4.4.1 结果统计与分析
        4.4.2 对生产计划的建议
        4.4.3 对仿真系统的建议
    4.5 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 论文总结
    5.2 未来展望
参考文献
致谢
攻读硕士期间参加的科研项目


【参考文献】：
期刊论文
[1]计算机仿真在实验教学中的应用[J]. 汪霞.  科技风. 2012(19)
[2]基于Multi-Agent的人机环境仿真设计系统[J]. 王朝晖,郑国磊,朱心雄.  工程图学学报. 2010(06)
[3]基于PSO-EO算法优化的BP神经网络研究[J]. 吴俊学.  科学技术与工程. 2010(24)
[4]热送热装技术在中小型钢厂的应用[J]. 喻云龙.  钢铁研究. 2010(04)
[5]改进BP神经网络的自适应预测算法[J]. 王燕妮,樊养余.  计算机工程与应用. 2010(17)
[6]考虑库区吊机能力的板坯倒垛问题的建模与优化方法研究[J]. 任会之,唐立新.  自动化学报. 2010(04)
[7]计算机仿真技术及其应用[J]. 张锋.  电脑知识与技术(学术交流). 2007(19)
[8]神经网络集成在结构损伤识别中的应用[J]. 于繁华,刘寒冰,谭国金.  吉林大学学报(工学版). 2007(02)
[9]物流仿真技术在炼钢连铸调度计划中的应用[J]. 陈吉人,陈文明,苏冬平.  宝钢技术. 2006(S1)
[10]炼钢-连铸-热轧一体化生产计划编制方法研究[J]. 李耀华,胡国奋,王伟,宁树实.  控制工程. 2005(06)

硕士论文
[1]基于热链物流的炼钢—连铸—热轧一体化调度方法与系统[D]. 孙超.东北大学 2013
[2]热轧板坯库物流仿真系统及倒垛问题研究[D]. 叶玮.东北大学 2013
[3]热轧生产计划优化方法的研究与应用[D]. 王冰.大连理工大学 2006



本文编号：3325619