基于聚类分析技术的罩式炉优化排产问题的研究与实现

论文摘要

随着中国的工业发展,钢铁产品的需求呈现出日益扩大的趋势。在种类繁多的钢铁产品之中,冷轧产品作为一种高附加值产品,其需求量尤为突出。而退火工艺就是生产这一类钢铁产品过程中的一道重要工艺。退火工艺大体上分为连续退火和罩式炉退火两种方式。罩式炉作为历史最为悠久的退火炉型,技术和应用方面已经非常成熟。同时它具有操作灵活、便于更换产品种类、产量,建设成本低等优点,因此在实际生产中得到了更加广泛的应用。旧式罩式炉控制系统,采取人工控制的方式进行生产,暴露出操作复杂、约束条件多等问题,使得排产工作变成一项繁琐、复杂而且技术性高的工作,靠人工的方法很难保证对批量的钢卷生产进行合理的调度。从而引出了对未改造罩式炉系统的自动化改造工作,目的在于设计出一套能够满足现场生产需要的自动化的罩式炉退火控制系统。排产工作,作为生产前对原材料、炉台资源、能源资源的分配、计划、调度工作,影响着整套系统的运行效率。本文针对上述问题在对排产问题模型进行详细研究之后将其归结为聚类问题,并试图从聚类分析技术中寻求问题的解决方法。在对聚类分析技术进行了详细了解以及对聚类分析的各种聚类方法进行比较之后,本文在二分K均值算法的基础上,为模型设计了一套新的排产算法,并将该算法用C++语言在Visual C++中进行了仿真实现。算法中通过采用散布（SSE）上限的方式来控制聚类效果和算法的结束,在测试中,对使用不同的算法所得到的结果进行了分析,测试结果表明文中的算法改进策略可以有效提高聚类效果,从而提高实际生产中的生产效率。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 问题的提出
• 1.3 国内外研究现状
• 1.4 本文的结构安排
• 第二章 研究基础
• 2.1 罩式退火工艺概述
• 2.1.1 全氢罩式炉的基本结构
• 2.1.2 全氢炉退火车间基本情况
• 2.1.3 全氢罩式炉工艺流程
• 2.2 罩式炉排产问题
• 2.3 聚类分析技术
• 2.3.1 什么是聚类分析
• 2.3.2 主要聚类方法的分类
• 2.4 本文的技术路线
• 第三章 罩式炉排产问题模型研究
• 3.1 问题的建模思路
• 3.2 建立模型
• 3.2.1 模型的符号说明
• 3.2.2 数学模型
• 第四章 基于聚类分析技术的罩式炉排产系统的分析与设计
• 4.1 算法设计
• 4.1.1 算法相关的一些定义
• 4.1.2 二分K 均值划分算法
• 4.1.2.1 基本K 均值算法
• 4.1.2.2 二分K 均值算法
• 4.1.3 修改后的二分K 均值划分算法
• 4.1.3.1 修改策略
• 4.1.3.2 算法流程
• 4.2 数据结构
• 第五章 基于聚类分析技术的罩式炉排产系统的实现
• 5.1 开发环境与平台
• 5.2 主要视图与类
• 5.2.1 钢卷视图
• 5.2.2 料垛计划视图
• 5.3 排产系统算法的实现
• 5.4 运行结果分析
• 5.4.1 运行结果
• 5.4.2 结果分析
• 第六章 结束语
• 6.1 工作总结
• 6.2 工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录A 攻读学位期间发表的论文