碳排放约束下的废钢铁热轧生产批量计划研究

发布时间：2017-11-21 23:22

本文关键词：碳排放约束下的废钢铁热轧生产批量计划研究

【摘要】：钢铁行业是国民经济发展的重要支柱,同时钢铁行业也是能耗大户,钢铁制造过程中排放了大量二氧化碳,对环境产生不良影响。此外,钢铁行业还面临着产能结构性过剩、铁矿石资源紧张等问题。在此情况下,考虑碳排放约束,对废钢铁进行再制造,不仅可以节省铁矿石资源,将过剩产能转变为有效产能,还可以促进钢铁企业节能减排。因此,研究碳排放约束下的废钢铁再制造问题具有重要意义。热轧是钢铁生产过程中的关键环节之一,热轧生产计划指在满足生产工艺约束的前提下,确定钢坯的组合及钢坯的轧制顺序。科学合理的生产计划能够有效提高产品质量,缩短完工时间,降低能耗,达到整体工序优化的目的。目前,钢坯热轧生产计划已有较多的研究成果,但考虑节能降耗与碳排放约束的文献还比较少见。本文在国内外相关研究的基础上,首先对热轧批量计划问题的研究现状进行了总结,并对废钢铁再制造、热轧生产工艺、热轧批量计划等问题进行了系统描述,热轧批量计划问题通常被归结为多旅行商问题(MTSP)或者车辆路径问题(VRP),以最小化惩罚值为优化目标,重点关注产品质量的优化。其次,建立了热轧批量计划问题的模型,即最基本的钢坯热轧批量计划模型,并讨论了模型求解的方法,在众多智能优化算法中选择了经典的遗传算法作为本文进行模型求解的方法,并阐述了利用遗传算法求解热轧批量计划问题的步骤。再次,对基于节能降耗的钢坯热轧批量计划问题进行研究,并将批策略思想结合到该问题中,以订单为单位编制钢坯热轧生产计划,允许订单拆分重组,建立了以能耗最小化为优化目标的规划模型,并利用改进的遗传算法对该问题进行求解和算例分析。最后,对碳排放约束下的钢坯热轧批量计划问题进行研究,在碳排放权交易机制的基础上,建立了以产品质量最优化和碳排放成本最小化为优化目标的钢坯热轧批量计划模型,并采用遗传算法对模型进行求解和算例分析,研究结果为企业管理者进行生产决策、编制生产计划提供了一定的参考。
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F426.31;TG335.11

【参考文献】

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