A mathematical model and two-stage heuristic for hot rolling scheduling in compact strip production

Pan, Quan-Ke; Chen, Qingda; Meng, Tao; Wang, Bing; Gao, Liang

doi:10.1016/j.apm.2017.03.067

Cited by 30 publications

(8 citation statements)

References 35 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…( ) (5). Для зменшення часу розрахунків в моделі, згідно з рекомендаціями розробника програмного забезпечення, було використано симетрію процесу.…”

Section: № 1(50) 251unclassified

Визначення Умов Проникнення Деформації По Товщині Прокату На Стані Стеккеля

Kurpe¹,

Kukhar²

2020

ОМТ

View full text Add to dashboard Cite

Курпе О. Г., Кухар В. В. Визначення умов проникнення деформації по товщині прокату на стані Стеккеля. Обробка матеріалів тиском. 2020. № 1 (50). С. 249-258. Метою дослідження є отримання розподілу напруги по товщині прокату вздовж осередку деформації в умовах чорнової прокатки та в умовах квазістаціонарного розподілу температур при чистовій прокатці на стані Стеккеля. Дослідження виконано шляхом математичного моделювання на базі програмного додатку Abaqus CAE 6.14-2 та аналітичного моделювання процесу гарячої прокатки рулонів на стані Стеккеля розмірами 15 × 1500 мм зі сталі марки S355JR+AR, згідно з вимогами EN 10025-2. Обробка результатів скінчено-елементного моделювання полягала в аналізі полів напруги та деформації. Отримані відхилення сили прокатки між математичним, аналітичним моделюванням та фактичними даними мають зіставні результати та схожу тенденцію змінення по проходах, середнє значення яких не перевищує 1,54 % та – 1,77 %. Вперше визначено початок формування суцільного шару еквівалентної напруги при чорновій прокатці, а відповідно і початок проникнення деформації по всій товщині заготовки, яке відбувається в проході 6 при деформації, яка дорівнює 14 %. При чистовій прокатці по всіх проходах, в умовах квазістаціонарного розподілу температур на стані Стеккеля деформація, яка відбувається, є достатньою та проникає по всій товщині прокату. Отримані результати дозволяють керувати процесами внутрішньої якості та комплексом властивостей прокату, які необхідно отримати шляхом розробки відповідних технологічних режимів із врахуванням проникнення деформації по товщині прокату. Отримані результати можуть бути використані для розробки технології гарячої прокатки (з однією або декількома стадіями чорнової прокатки) на інших типах прокатних станів та комплексів основного устаткування зі схожими технологічними параметрами.

show abstract

Section: № 1(50) 251unclassified

Визначення Умов Проникнення Деформації По Товщині Прокату На Стані Стеккеля

Kurpe¹,

Kukhar²

2020

ОМТ

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…The parameters of each stage often present a hierarchical structure and are coupled with each other. It is difficult to describe these parameters with linear or simple nonlinear relationships [2].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Quality Prediction of Strip in Finishing Rolling Process Based on GBDBN‐ELM

Wang

Chen

2021

Journal of Sensors

View full text Add to dashboard Cite

With the continuous development of the manufacturing industry, the requirement for strip steel quality is becoming higher and higher in automobile manufacturing, mechanical processing, and electronic and electrical industries. The precise control of strip quality depends on the accurate prediction of strip quality to a certain extent. However, the data collected by a large number of sensors on the complex strip production line and generated by the computer control system presents the characteristics of high dimensionality, high coupling, and nonlinearity, which brings difficulties to the prediction of strip quality. The continuous production of massive data in the production line also forces steel enterprises to seek new data mining methods, mining the relationship between sensor data to predict and control strip quality. To solve these problems, this paper proposes a GBDBN-ELM model, which is more efficient and more accurate than other algorithms. In this model, the RBM in DBN is replaced with GBRBM, so that RBM no longer depends on the binary distribution, can handle continuity values, and retain more data features. In order to solve the problem of too long DBN training time, this article replaces the BP network in DBN with an ELM regression model. The ELM model predicts the strip quality based on the extracted data abstract features, thereby improving the model’s prediction accuracy and shortening the training time. In this paper, the GBDBN-ELM model is compared with the BP neural network, ELM, and DBN, and root mean square error, R square coefficient of determination, and training time are selected as evaluation indexes of the models. The experimental results show that the improved GBDBN-ELM model can not only improve the accuracy of strip steel quality prediction but also shorten the time of model training. The model proposed in this paper has achieved good results in prediction accuracy and performance.

show abstract

“…e main methods for hot rolling scheduling are to formulate the problems as multiple traveling salesman problems, vehicle routing problems, or prize collecting vehicle routing problems [23] and then design optimization algorithms to solve the models. Optimization algorithms include mathematical programming [24,25], metaheuristics which include particle swarm optimization [26], tabu search [27], scatter search [28], hybrid evolutionary algorithms [29], two-stage scheduling method [30,31], multiobjective ant colony optimization algorithm [32], and guided local search algorithm [33].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Integrated Scheduling for Steelmaking Continuous Casting— Hot Rolling Processes considering Hot Chain Logistics

Wang

Shi

Liu

2020

Mathematical Problems in Engineering

View full text Add to dashboard Cite

Steelmaking continuous casting (SCC)—hot rolling (HR) is a key process in the production of steel products. It is also a process with large energy consumption. Energy saving has always been an important goal of production scheduling of this process. In this paper, aiming at integrated scheduling optimization for SCC-HR processes, energy saving objective is converted to minimize waiting time of slabs in slab yard, so as to reduce slab temperature loss and achieve the goal of saving energy. An integrated two-stage mathematical programming model is established for the above problems, and a hybrid algorithm of genetic algorithm and linear programming is designed for the integrated model. The correctness of the model and the validity of the algorithm are verified by computational experiments using simulated instances.

show abstract

A mathematical model and two-stage heuristic for hot rolling scheduling in compact strip production

Cited by 30 publications

References 35 publications

Визначення Умов Проникнення Деформації По Товщині Прокату На Стані Стеккеля

Визначення Умов Проникнення Деформації По Товщині Прокату На Стані Стеккеля

Quality Prediction of Strip in Finishing Rolling Process Based on GBDBN‐ELM

Integrated Scheduling for Steelmaking Continuous Casting— Hot Rolling Processes considering Hot Chain Logistics

Contact Info

Product

Resources

About