Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
Dobór partii półfabrykatów z instalacji odlewania ciągłego do produkcji gotowych profili stalowych w walcarkach ciągłych musi zapewniać co najmniej przekroczenie właściwości mechanicznych w stosunku do ich wartości normatywnych w hutnictwie. W związku z tym konieczne staje się oszacowanie właściwości partii począwszy od ich składu chemicznego poprzez wymiary i stan powierzchni wlewków, a skończywszy na gotowych profilach. W prezentowanej pracy oszacowanie to jest dokonywane za pomocą radialnych sieci neuronowych, wychodząc z dostępnych danych dotyczących właściwości mechanicznych uzyskanych z kontroli jakości warsztatów hutnictwa. Analiza systemowa funkcji produkcji w hutach pozwala na sformułowanie koncepcyjnego dwupoziomowego modelu optymalizacji zadania związanego z tym zadaniem. Model ten dzieli się na pod-modele generowania opcji przeznaczenia partii, jako dyskretna optymalizacja stochastyczna i wybór partii, które mają zaspokoić podzadania związane z popytem na sprzedaż. Przedstawiono również zarysy rozwiązań etapów generacji i selekcji.
EN
The selection of a batch of semi-finished products from the continuous casting installation for the production of finished steel profiles in continuous rolling mills must ensure that the mechanical properties are at least exceeded in relation to their standard values in metallurgy. Due this, becomes necessary the estimation of properties of the batches starting from its chemical composition by dimensions and state of surface of the billets ending on finished profiles. In the presented work this estimation is done by radial based neural networks, starting from the available mechanical properties data obtained from the quality control of the workshops of some steel-making company. The systemic analysis of production function in steel factories allows to formulate the conceptual bi-level optimization model formulation of the related task. This model breaks down in sub-models of the batches destination options generation, as a discrete stochastic optimization and the selection of the batches to be to satisfy the sales demand sub-tasks. Solutions outlines of the generation and selection stages are also presented.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.