PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Optimization methods in modeling the mechanical properties of heavy steel plates

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Metody optymalizacyjne w modelowaniu własności mechanicznych blach grubych
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The paper is devoted to an optimization approach to a problem of statistical modeling of mechanical properties of heavy steel plates during a real industrial manufacturing process. The approach enables the manufacturer to attain a specific set of the final product properties by optimizing the alloying composition within the grade specifications. Because this composition has to stay in the agreement with earlier indicated specifications, it leads to the large system of linear constraints, and the problem itself can be expressed in the form of linear programming (LP) task. It turns out however, that certain of the constraints contain the coefficients which have to be estimated on the base of the data gathered in the production process and as such they are uncertain. Consequently, the initial optimization task should be modeled as so-called Chance Constrained Programming problem (CCP), which is a special class within the stochastic programming problems. The paper presents mathematical models of the optimization problem that result from both approaches and indicates differences which are important for the decision makers in the production practice. Some examples illustrating the differences in solutions resulting from LP and CCP models are presented as well. Although the statistical analysis presented in this paper is based on the data gathered in the ISD Czestochowa Steelworks, the proposed approach can be adopted in any other process of steel production.
PL
Praca poświęcona jest optymalizacyjnemu podejściu do modelowania wybranych własności mechanicznych blach grubych w trakcie rzeczywistego procesu produkcyjnego. Proponowane podejście umozliwia producentowi uzyskanie ustalonego zbioru własności blach stalowych z jednoczesna optymalizacja ich składu chemicznego w zakresie określonym poprzez normy definiujące dany gatunek. Poniewaz ów skład musi pozostawać w zgodzie z wczesniej wskazanymi w zamówieniu specyfikacjami prowadzi to do dużego układu liniowych ograniczeń, a sam problem można wyrazic w postaci zadania programowani liniowego. W praktyce okazuje się, że pewne z tych ograniczen zawierają współczynniki, które musza być oszacowane na podstawie danych zebranych w procesie produkcyjnym i jako takie ich wartości sa niepewne. W konsekwencji wyjściowy problem powinien zostać sformułowany jako zadanie programowania stochastycznego. Wpracy przedstawia sie modele optymalizacyjne wynikajace z obu podejsc i wskazuje na różnice wazne z punktu widzenia podejmowania decyzji w praktyce produkcyjnej. Prezentowane są równiez przykłady ilustrujace różnice w rozwiązaniach uzyskiwanych z pomoca tych dwóch modeli. Chociaż analiza statystyczna przedstawiona w pracy oparta jest na danych zebranych w ISD Huta Częstochowa, to proponowane podejście może być zaadaptowane w dowolnym innym procesie produkcji stali.
Twórcy
  • Częstochowa University of Technology, Faculty of Machanical Engineering And Computer Science, 42-201 Częstochowa, 69 Dąbrowski Str., Poland
Bibliografia
  • [1] G. S. Dulikravich, I. N. Egorov, Robust optimization of concentrations of alloying elements in steel for maximum temperature, strength, time-to-rupture and minimum cost and weight, Conference on Computational Methods for Coupled Problems in Science and Engineering – Coupled Problems 2005, Greece, 2005. available version: http://www.iosotech.com/files/alication/Alloys-properties-optimization.pdf
  • [2] J. Kusiak, A. Żmudzki, A. Danielewska-Tulecka, Optimization of material processing using a hybrid technique based on artificial neural networks, Archives of Metallurgy and Materials 3, 50, 609-620 (2005).
  • [3] S. Natschlager, S. Dimitrov, K. Stohl, EAF process optimization: theory and real results, Archives of Metallurgy and Materials 2, 53, 373-378 (2008).
  • [4] P. K. Ray, R. I. Ganguly, A. K. Panda, Optimization of mechanical properties of an HSLA-100 steel through control of heat treatment variables, Materials Science and Engineering A346, 122-131 (2003).
  • [5] A. P. Paiva, E. J. Paiva, J. R. Ferreir a, P. P. Balestrassi, S. C. Costa, A multivariate mean square error optimization of AISI 52100 hardened steel turning, International Journal of Advanced Manufacturing Technology 43, 631-643 (2009).
  • [6] T. N. Sidorina, I. V. Kabanov, Optimization of carburizing steels for drilling tools within grade chemical composition, Metal Science and Heat Treatment 49, 9-10 (2007).
  • [7] Liu Xiang Hua , Lan Hui Fang , Du Lin Xiu , Liu We i Jie, High performance low cost steels with ultrafine grained and multi-phased microstructure, Science China Technological Sciences 52, 8, 2245-2254 (2009).
  • [8] J. Talar, Data mining methods – application in metallurgy, Archives of Metallurgy and Materials 2, 52, 239-250 (2007).
  • [9] J. Moravka, K. Michalek, B. Chmiel, Statistical analysis of heats with targeted overheating realized in the EAF at Trinec Steelworks, Archives of Metallurgy and Materials 2, 53, 1-8 (2008).
  • [10] H. B. Xie, Z. Y. Jiang, X. H. Liu, G. D. Wang, A. K. Tieu, Prediction of coiling temperature on run-out table of hot strip mill using data mining, Journal of Materials Processing Technology 177, 121-125 (2006).
  • [11] P. Palanisamy, I. Rajendran, S. Shanmugasundaram, Prediction of tool wear using regression and ANN models in end-milling operation, International Journal of Advanced Manufacturing Technology 37, 29-41 (2008).
  • [12] V. K. Potemkin, O. S. Khlybov, V. A. Peshkov, Complex mathematical model for predicting mechanical properties and structure of steel sheets, Metal Science and Heat Treatment 42, 11-12 (2000).
  • [13] P. C. M. Rodrigues, E. V. Pereloma, D. B. Santos, Mechanical properties of an HSLA bainitic steel subjected to controlled rolling with accelerated cooling, Materials Science and Engineering A283, 136-143 (2000).
  • [14] A. Z. Grzybowski, Z. Urbanowicz, Statystyczne modelowanie własnosci mechanicznych blach grubych przy regulowanym walcowaniu, Materiały Konferencji Zastosowania Komputerów w Zakładach Przetwórstwa Metali, Bukowina Tatrzanska, 25-33 (1998).
  • [15] A. Charnes, W. W. Cooper, Chance-constrained programming, Management Sciences 6, 73-80 (1959).
  • [16] N. V. Sahinidis, Optimization under uncertainty: state-of-the-art and opportunities, Computers and Chemical Engineering 28, 971-983 (2004).
  • [17] A. Ruszczynski, A. Shapiro, Stochastic programming. Handbooks in operations research and management science, Elsevier, Amsterdam 2003.
  • [18] D. A. Guryanov, B. N. Zamotaev, I. V. Rubezhanskaya, Influence of the rolling parameters in high temperature thermomechanical treatment on the structure and mechanical properties of steel, Steel In Translation 37, 9, 730-732 (2007).
  • [19] D. A. Belsley, Conditioning diagnostics: collinearity and weak data in regression, J. Wiley & Sons, New York 1991.
  • [20] A. Z. Grzybowski, Z. Urbanowicz, Alternative methods of regression in modeling properties of steel plate – a comparative studies, [in:] Proceedings of 3d International Conference on Parallel Processing & Alied Mathematics, Kazimierz Dolny, 533-542 (1999).
  • [21] I.C. Dima, A. Z. Grzybowski, J. K. Grabara, G. R. Goldbach, O. R. Popescu, Utilizing of mathematics-statistics methods concerning mechanic properties of heavy steel plates – dealing with the ill conditioned data – [in:] Proceedings of International Conference on Mathematical Models for Engineering Science (MMES ’10) (ed. V. Mladenov, K. Psarris, N. Mastorakis, A. Caballero, G. Vachtsevanos ), WSEAS Press, 277-284 (2010).
  • [22] E.W. Frees, Data Analysis Using Regression Models, Prentice Hall, New Jersey 1996.
  • [23] A. Z. Grzybowski, Monte Carlo optimization procedure for chance constrained programming – simulation study results, Scientific Research of the Institute of Mathematics and Computer Science 1, 8, 39-46 (2009).
  • [24] T. D. Kelly, G. R. Matos, Historical Statistics for Mineral and Material Commodities in the United States, Open-File Report 01-006, U.S. Geological Survey Data Series 140, (2010) available on-line: http://minerals.usgs.gov/ds/2005/140/ (July 30, 2011).
  • [25] P. Kall, J. Mayer, Stochastic linear programming – models, theory, and computation, Springer, 2011.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BWM1-0011-0027
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.