【摘 要】
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连铸、热轧工序是钢铁生产过程的重要组成部分。由于连铸、热轧工序之间的生产节奏不一致,导致连铸工序生产的大量铸坯不能直接轧制,需要在加热炉中加热到预定温度才能被轧制,造成了能源消耗和热能损失。优化连铸-热轧的生产调度是降低生产能耗的有效途径之一。此外,参与钢铁生产的机器会随着使用时间的增加而退化,进而可能会导致机器故障。预防性维护活动可以提高机器的可靠性,使机器保持良好的运行状态。因此,本文考虑连铸
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连铸、热轧工序是钢铁生产过程的重要组成部分。由于连铸、热轧工序之间的生产节奏不一致,导致连铸工序生产的大量铸坯不能直接轧制,需要在加热炉中加热到预定温度才能被轧制,造成了能源消耗和热能损失。优化连铸-热轧的生产调度是降低生产能耗的有效途径之一。此外,参与钢铁生产的机器会随着使用时间的增加而退化,进而可能会导致机器故障。预防性维护活动可以提高机器的可靠性,使机器保持良好的运行状态。因此,本文考虑连铸机和热轧机的预防性维护,将预防性维护活动作为机器不可用性约束加入到连铸-热轧的生产调度中,研究考虑设备柔性周期的预防性维护的连铸-热轧调度问题,以降低生产能耗,提高机器的可靠性,保障生产调度方案的顺利实施。具体研究内容如下:（1）以连铸-热轧的生产调度为研究对象,并在调度计划期内考虑设备带有柔性周期柔性维护时长的预防性维护活动,建立以最小化最大完工时间、最小化以冷装方式加工的板坯数量为优化目标,联合生产调度与设备预防性维护计划的数学模型。（2）针对本文提出的多目标优化问题,设计了带精英策略的快速非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II,NSGA-Ⅱ）,对NSGA-Ⅱ的变异算子进行了改进,来增加解的多样性;设计了自适应变异概率,来保持种群在算法进化后期的优良性。并将改进后的NSGA-Ⅱ与模拟退火（Simulated Annealing,SA）算法结合,提高算法的局部搜索能力。（3）采用C++语言编写算法程序,基于实际某钢铁企业的生产数据生成不同规模的测试案例,应用改进的NSGA-Ⅱ与SA结合的优化算法和原NSGA-Ⅱ分别对测试案例进行仿真实验。仿真实验结果表明,改进的NSGA-Ⅱ与SA结合的优化算法的求解性能要优于原NSGA-Ⅱ,改进的NSGA-Ⅱ与SA结合的优化算法更适用于求解本文所提出的问题,具有较好的优化性能。（4）基于理论与实践相结合的理念,设计实现了连铸-热轧调度结果查询系统,将算法求得的结果存储到本系统中,方便钢铁企业现场调度人员查阅,对企业的生产决策起到了良好的辅助作用。系统功能主要包括用户的注册与登录,生产设备、生产计划、维护计划、调度结果等信息的增、删、改、查。
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