基于節能降耗的鋼坯熱軋批量計劃研究

摘 要：文章針對鋼坯熱軋生產工藝約束以及熱軋生產計劃編制的特點，基于批策略思想以訂單為單位編制鋼坯熱軋的生產計劃，建立了以生產能耗最小化為優化目標的批量生產計劃模型，并采用改進的遺傳算法進行求解。最后通過算例分析驗證了模型的有效性。

關鍵詞：鋼坯熱軋；批量生產計劃；節能降耗；遺傳算法

1 問題描述

熱軋批量計劃是熱軋生產的重要內容，其編制多以軋制單元為單位。當前鋼鐵生產總體過剩，市場多以買方為主導，鋼鐵企業訂單趨向多品種小批量化，為了適應多品種、小批量生產，可基于批策略與批調度的思想，以生產單個訂單所需要的鋼坯為生產單元來編制生產計劃[1]。面臨實際生產中企業多品種、小批量的生產訂單，可將訂單進行拆分，把不同訂單中相同品種的鋼坯混合編制成生產計劃。通過將訂單進行拆分與合并，不僅可以減少換輥次數、提高生產效率，同時可以降低生產能耗、減少人力物力等資源浪費。

2 模型建立

為有效反映鋼坯熱軋生產的能耗水平，文章以鋼坯軋制過程中的電能消耗作為主要衡量指標。要達到節能降耗的目標，編制生產計劃時要使軋鋼過程的能耗最小化，此外還需考慮軋鋼生產必須滿足的工藝約束。因此基于節能降耗的鋼坯熱軋批量計劃數學模型可以描述為：

（1）

約束條件如下：

式（1）表示使軋制過程中能耗最小；式（2）表示所有訂單完工時間；式（3）表示生產過程中的換輥次數；式（4）表示所有訂單中鋼坯的總數量；式（5）表示在下一訂單開始生產之前，可將與現生產訂單中鋼坯品種相同的訂單合并生產；式（6）表示訂單生產的唯一性；式（7）表示鋼坯生產的唯一性；式（8）表示軋制單元內鋼坯連續軋制的總長度約束。

3 算例分析

針對基于訂單的鋼坯熱軋生產批量計劃問題，在傳統遺傳算法的基礎上進行改進，可以明顯增加問題求解的效率及有效性。在遺傳過程中，個體進行交叉時采用兩交換啟發交叉算法[2]。為驗證文章所提出模型的有效性，將基于允許訂單拆分重組原則編制的生產計劃與傳統方法編制生產計劃進行對比，在下表1中方法1為傳統方法，方法2為文章所采用方法。針對30，70個訂單用兩種不同方法編制了生產計劃，結果顯示，與傳統方法相比較，允許訂單拆分重組來編制生產批量計劃，并利用改進的遺傳算法求解，可以得到更好的結果。軋制過程中的換輥次數明顯減少，不僅可以減少訂單總生產時間和軋機的能耗，而且有利于節省人力物力，降低生產成本。

4 結束語

文章建立了以生產能耗最小化為優化目標的數學模型，針對訂單可拆分重組設計了改進的遺傳算法對模型進行求解。通過與傳統的基于訂單交貨期來編制生產計劃的方法進行對比，證明了該模型的有效性。結果表明：該方法能減少換輥次數，降低能耗，減少訂單總生產時間，有效避免訂單交貨期的延誤。

參考文獻

[1]孫鶴旭，李曉婷，花季偉，等.基于改進型遺傳算法的熱軋生產計劃調度系統[J].自動化與儀表，2013，28（1）：1-5.

[2]唐立新.旅行商問題（TSP）的改進遺傳算法[J].東北大學學報：自然科學版，1999，20（1）：40-42.

作者簡介：劉亞利，女，學歷：碩士，畢業院校：東南大學，研究方向：生產計劃調度。endprint

摘 要：文章針對鋼坯熱軋生產工藝約束以及熱軋生產計劃編制的特點，基于批策略思想以訂單為單位編制鋼坯熱軋的生產計劃，建立了以生產能耗最小化為優化目標的批量生產計劃模型，并采用改進的遺傳算法進行求解。最后通過算例分析驗證了模型的有效性。

關鍵詞：鋼坯熱軋；批量生產計劃；節能降耗；遺傳算法

1 問題描述

熱軋批量計劃是熱軋生產的重要內容，其編制多以軋制單元為單位。當前鋼鐵生產總體過剩，市場多以買方為主導，鋼鐵企業訂單趨向多品種小批量化，為了適應多品種、小批量生產，可基于批策略與批調度的思想，以生產單個訂單所需要的鋼坯為生產單元來編制生產計劃[1]。面臨實際生產中企業多品種、小批量的生產訂單，可將訂單進行拆分，把不同訂單中相同品種的鋼坯混合編制成生產計劃。通過將訂單進行拆分與合并，不僅可以減少換輥次數、提高生產效率，同時可以降低生產能耗、減少人力物力等資源浪費。

2 模型建立

為有效反映鋼坯熱軋生產的能耗水平，文章以鋼坯軋制過程中的電能消耗作為主要衡量指標。要達到節能降耗的目標，編制生產計劃時要使軋鋼過程的能耗最小化，此外還需考慮軋鋼生產必須滿足的工藝約束。因此基于節能降耗的鋼坯熱軋批量計劃數學模型可以描述為：

（1）

約束條件如下：

式（1）表示使軋制過程中能耗最小；式（2）表示所有訂單完工時間；式（3）表示生產過程中的換輥次數；式（4）表示所有訂單中鋼坯的總數量；式（5）表示在下一訂單開始生產之前，可將與現生產訂單中鋼坯品種相同的訂單合并生產；式（6）表示訂單生產的唯一性；式（7）表示鋼坯生產的唯一性；式（8）表示軋制單元內鋼坯連續軋制的總長度約束。

3 算例分析

針對基于訂單的鋼坯熱軋生產批量計劃問題，在傳統遺傳算法的基礎上進行改進，可以明顯增加問題求解的效率及有效性。在遺傳過程中，個體進行交叉時采用兩交換啟發交叉算法[2]。為驗證文章所提出模型的有效性，將基于允許訂單拆分重組原則編制的生產計劃與傳統方法編制生產計劃進行對比，在下表1中方法1為傳統方法，方法2為文章所采用方法。針對30，70個訂單用兩種不同方法編制了生產計劃，結果顯示，與傳統方法相比較，允許訂單拆分重組來編制生產批量計劃，并利用改進的遺傳算法求解，可以得到更好的結果。軋制過程中的換輥次數明顯減少，不僅可以減少訂單總生產時間和軋機的能耗，而且有利于節省人力物力，降低生產成本。

4 結束語

文章建立了以生產能耗最小化為優化目標的數學模型，針對訂單可拆分重組設計了改進的遺傳算法對模型進行求解。通過與傳統的基于訂單交貨期來編制生產計劃的方法進行對比，證明了該模型的有效性。結果表明：該方法能減少換輥次數，降低能耗，減少訂單總生產時間，有效避免訂單交貨期的延誤。

參考文獻

[1]孫鶴旭，李曉婷，花季偉，等.基于改進型遺傳算法的熱軋生產計劃調度系統[J].自動化與儀表，2013，28（1）：1-5.

[2]唐立新.旅行商問題（TSP）的改進遺傳算法[J].東北大學學報：自然科學版，1999，20（1）：40-42.

作者簡介：劉亞利，女，學歷：碩士，畢業院校：東南大學，研究方向：生產計劃調度。endprint

摘 要：文章針對鋼坯熱軋生產工藝約束以及熱軋生產計劃編制的特點，基于批策略思想以訂單為單位編制鋼坯熱軋的生產計劃，建立了以生產能耗最小化為優化目標的批量生產計劃模型，并采用改進的遺傳算法進行求解。最后通過算例分析驗證了模型的有效性。

關鍵詞：鋼坯熱軋；批量生產計劃；節能降耗；遺傳算法

1 問題描述

熱軋批量計劃是熱軋生產的重要內容，其編制多以軋制單元為單位。當前鋼鐵生產總體過剩，市場多以買方為主導，鋼鐵企業訂單趨向多品種小批量化，為了適應多品種、小批量生產，可基于批策略與批調度的思想，以生產單個訂單所需要的鋼坯為生產單元來編制生產計劃[1]。面臨實際生產中企業多品種、小批量的生產訂單，可將訂單進行拆分，把不同訂單中相同品種的鋼坯混合編制成生產計劃。通過將訂單進行拆分與合并，不僅可以減少換輥次數、提高生產效率，同時可以降低生產能耗、減少人力物力等資源浪費。

2 模型建立

為有效反映鋼坯熱軋生產的能耗水平，文章以鋼坯軋制過程中的電能消耗作為主要衡量指標。要達到節能降耗的目標，編制生產計劃時要使軋鋼過程的能耗最小化，此外還需考慮軋鋼生產必須滿足的工藝約束。因此基于節能降耗的鋼坯熱軋批量計劃數學模型可以描述為：

（1）

約束條件如下：

式（1）表示使軋制過程中能耗最小；式（2）表示所有訂單完工時間；式（3）表示生產過程中的換輥次數；式（4）表示所有訂單中鋼坯的總數量；式（5）表示在下一訂單開始生產之前，可將與現生產訂單中鋼坯品種相同的訂單合并生產；式（6）表示訂單生產的唯一性；式（7）表示鋼坯生產的唯一性；式（8）表示軋制單元內鋼坯連續軋制的總長度約束。

3 算例分析

針對基于訂單的鋼坯熱軋生產批量計劃問題，在傳統遺傳算法的基礎上進行改進，可以明顯增加問題求解的效率及有效性。在遺傳過程中，個體進行交叉時采用兩交換啟發交叉算法[2]。為驗證文章所提出模型的有效性，將基于允許訂單拆分重組原則編制的生產計劃與傳統方法編制生產計劃進行對比，在下表1中方法1為傳統方法，方法2為文章所采用方法。針對30，70個訂單用兩種不同方法編制了生產計劃，結果顯示，與傳統方法相比較，允許訂單拆分重組來編制生產批量計劃，并利用改進的遺傳算法求解，可以得到更好的結果。軋制過程中的換輥次數明顯減少，不僅可以減少訂單總生產時間和軋機的能耗，而且有利于節省人力物力，降低生產成本。

4 結束語

文章建立了以生產能耗最小化為優化目標的數學模型，針對訂單可拆分重組設計了改進的遺傳算法對模型進行求解。通過與傳統的基于訂單交貨期來編制生產計劃的方法進行對比，證明了該模型的有效性。結果表明：該方法能減少換輥次數，降低能耗，減少訂單總生產時間，有效避免訂單交貨期的延誤。

參考文獻

[1]孫鶴旭，李曉婷，花季偉，等.基于改進型遺傳算法的熱軋生產計劃調度系統[J].自動化與儀表，2013，28（1）：1-5.

[2]唐立新.旅行商問題（TSP）的改進遺傳算法[J].東北大學學報：自然科學版，1999，20（1）：40-42.

作者簡介：劉亞利，女，學歷：碩士，畢業院校：東南大學，研究方向：生產計劃調度。endprint