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基于eM-Plant的钢铁企业热轧生产计划求解-陈超武

基于eM-Plant的钢铁企业热轧生产计划求解

陈超武

通力有限公司

基于eM-Plant的钢铁企业热轧生产计划求解

陈超武

通力有限公司

摘 要:钢铁多阶段生产计划系统比较复杂,很难用一个精确的解析模型来描述分析。针对钢铁企业热轧生产计划,运用面向对象的仿真建模方法,建立热轧作业计划排序模型,设置实际系统的仿真参数和条件,运行仿真系统,对钢铁多阶段物流求解方案进行优化和验证分析,运用仿真工具的GA软件包,对建立的仿真模型进行求解,结果表明,仿真方法可以有效地解决实际生产中复杂的生产作业计划求解与优化问题,对实际生产建模问题的强大求解功能。

关键词:物流系统,生产计划,遗传算法,仿真

引 言

由于制造企业生产系统的复杂性,很难用一个精确的解析模型来进行描述分析。仿真优化技术是利用一系列参数化的条件来模拟现实复杂环境中的人和物,根据各活动实体的内在复杂关系的相互作用,在实验室中就可以预知未来的一种技术方法。物流系统仿真技术主要用来解决那些难以用现有的分析模型来求解的复杂物流系统的决策问题。通过对仿真模型的运行收集数据,就能对实际系统进行性能、状态方面的分析,从而对多阶段系统采取合适的控制方法。

本文分析了钢铁企业生产情况,建立了钢铁多阶段生产物流模型,并利用eM-Plant仿真软件的遗传算法求解功能,将仿真模型与遗传算法相结合,对钢铁热轧生产计划方案进行了优化求解。

1 仿真工具介绍

企业在生产管理中,不论是规划和建造新的生产线,还是进行技术改造,以及进行企业复杂生产制造执行的全面管理,都需要用专业的工具对不同的方案进行分析、比较和评估,做出有效、科学的决策。在这些专业的工具中,模拟仿真软件以其独有的特点和不可替代的作用,越来越受到重视,应用也越来越广泛。在发达国家,模拟仿真技术的应用非常普遍,在生产线的规划、设计,以及制造系统的执行过程,大量运用仿真工具以进行科学、可靠、有效的分析和决策。

作为UGS产品制造过程管理(Manufacturing Process Management,MPM)软件eM-Power 的一个重要功能模块,eM-Plant是用来对生产系统,包括工厂、车间、生产线和物流系统进行设计、仿真和优化的工具。使用eM-Plant可以仿真和优化生产系统与工艺,可以对具体生产线和多阶段生产的物流、信息流、资源利用等进行优化。

2 生产计划的仿真建模

2.1 模型建立

钢铁企业板坯生产计划问题为:根据轧制工艺规程和合同交货期要求,对所需生产的板坯进行排序,使得板坯之间跳跃的工艺惩罚值最小。

本文将钢铁企业板坯生产计划的加工排序问题抽象为TSP问题,其中,每一块板坯相当于一个地点,板坯之间变换的惩罚值相当于两点之间的距离,给定一个入口和一个出口,将问题模型化,建立仿真排序模,型如图1所示。

图1 热轧排序仿真模型

模型中,一个S** 代表一块板坯,从入口Source开始,通过Connector

将板坯两两顺次相连,成为网络模型,直至出口Drain。

定义的数据表包括:板坯表、惩罚表、最优顺序表、人工排序表为数据的输入和存储接口。定义pun_opt和pun_rg作为算法计算和人工排序结果仿真验证得出的惩罚值,Opt_Sequence和rg_Sequence作为算法计算和人工排序结果现实变量,定义方法Reset作为仿真计算的程序接口,如图2所示。

图2 仿真计算定义的表和变量

2.2 热轧板坯参数

在图1所示的仿真模型中,仿真验证需要输入板坯的参数,如表1所示。

表1 板坯参数表

板坯 厚度 硬度 宽度

S01 5.25 5 1280

S02 3.95 3 1250

S03 3.95 2 1230

S04 4.75 5 1280

S05 3.95 5 1250

S06 3.95 3 1250

S07 3.95 2 1230

S08 5.25 5 1280

S09 3.95 3 1250

S10 3.95 2 1230

S11 3.95 2 1200

S12 3.95 4 1150

根据板坯的参数,参照钢铁板坯生产计划的跳跃惩罚规则,经过计算,可以得到板批之间跳跃的惩罚值。其中,相邻跳跃惩罚的计算为:

硬度跳跃=abs (板坯的硬度-板坯的硬度);

1i +i 厚度跳跃=板坯的厚度-板坯的厚度;

1i +i 宽度跳跃=板坯的宽度-板坯的宽度。

1i +i

3 批量排序问题的仿真遗传算法求解

基于eM-Plant 平台,不仅可以对实际生产计划方案做出模拟,还可以对实际生产计划进行求解。本文采用仿真方法求解热轧批量计划排序问题,为复杂的钢铁生产计划和调度排序问题提供新的优化和求解途径。

eM-Plant仿真求解的过程包括运行仿真系统、求解仿真方案、方案调整与停机等步骤。针对热轧批量计划排序问题,运用eM-Plant的遗传算法模块仿真求解过程为:

1.利用GATable设定板坯属性和板坯转换惩罚值;

2.利用GA序列工具设定初始的计划排序,设定交叉、变异方案和交叉概率、插入概率、变异概率,并利用方法计算出初始的适应度值;

3.利用遗传算法向导GAWizard对遗传算法进行设计

(1)编制各个方法的代码

适应度函数evaluate,种群变化方法generationChange和中止条件Termination。

(2)设置GA参数控制GaOptimization

设定GA优化对象为GA序列工具预定的序列,优化求解的目标为最小值,选择使用方法Parent Selection,设定进化代数和种群规模,优化求解方法evaluate;

控制条件为:种群变化方法generationChange,以及算法中止条件Termination。

(3)设定变量

个体表Individuals,当前代数currGeneration,当前个体individualNum,种群规模NumOfIndividual,最大适应度bestFitness,最佳个体bestIndividual。

(4)选择仿真遗传进化图表,以及各子代适应度表。

(5)运用GA向导GAWizard运行仿真,显示仿真图表,如图3和4所示。

图3 仿真遗传进化过程

图4 遗传子代适应度值

表2 算法研究的最优排序与仿真最优排序结果对比

板坯序列算法优化最优排序仿真求解最优排序

1 5 4

2 3 8

3 1 3

4 4 10

5 6 5

6 12 2

7 7 1

8 8 9

9 11 11

10 10 12

11 9 7

12 2 6

总惩罚值1405 1424.12

经过eM-Plant仿真工具的遗传算法模块求解优化,得到表2所示的排序结果,总惩罚值为1424.12,这与数学模型和算法优化求解的结果1405接近,表明遗传算法和数学模型是有效的。从图4可以看出,运用eM-Plant的遗传算法模块对复杂生产计划问题进行求解,在40代即可得到较优解,经过CPU为PIV2.93计算机运算,时间仅为0.243sec,求解的速度很快,可以满足生产快速求解优化的要求。

4 结论

通过对仿真模型的运行收集数据,对钢铁生产系统进行性能、状态方面的分析,从而可以对多阶段系统采取合适的控制方法。通过仿真分析,得出以下结论:(1)多阶段钢铁生产过程中的采用成本绩效模型,通过对物流相关成本的对比,衡量生产计划方案的优劣;(2)采用优化方法来衡量生产系统的效率,能够较快的确定最优的生产作业计划方案;(3)通过使用eM-Plant 进行仿真,可以证明钢铁企业热轧计划模型可行性和可应用性,为直观有效地衡量企业生产计划方案提供有效的技术支持。

5 参考文献

[1] 张晓萍.仿真技术及其在生产中的应用.计算机辅助设计与制造,1995,22-24(5).

[2] E. Jack Chen, Young M. Lee, Paul L. Selikson.A simulation study of logistics

activities in a chemical plant.Simulation Modeling Practice and Theory,2002,10(3-4):235-245.

[3] 张丹羽,王莹,肖际伟等.基于面向对象技术的物流系统的调度与仿真.机械工业自动化,1999,21(3):24-26.

[4] 戴晓明,张洪渊,程海光等.离散事件动态系统仿真工具DEDS Sim及其应用研究.计算机仿真,2001,18(4):38-40.

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