search query: @keyword Stainless Steel / total: 20
reference: 20 / 20
« previous | next »
Author: | Ikäheimo, Jussi |
Title: | Adaptive raw material charge optimization system for a steel plant |
Adaptiivinen terästehtaan raaka-aineen panostuksen optimointijärjestelmä | |
Publication type: | Master's thesis |
Publication year: | 1999 |
Pages: | 101 Language: eng |
Department/School: | Teknillisen fysiikan ja matematiikan osasto |
Main subject: | Sovellettu matematiikka (Mat-2) |
Supervisor: | Ruuth, Sampo |
Instructor: | Lahdelma, Risto |
OEVS: | Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning CentreIn the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network. The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/ You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.
Logging on to the customer computers
Opening a thesis
Reading the thesis
Printing the thesis
|
Location: | P1 Ark TF80 | Archive |
Keywords: | charge optimization least cost charge stainless steel secondary metal production optimum charge mix ruostumaton teräs optimointi sekundäärimetallin valmistus |
Abstract (fin): | Tässä diplomityössä tutkitaan heterogeenisen romumetallin panostuksen optimointia Outokumpu Polarit Oy:n terässulatolla. Tutkimuksen tavoitteena oli panostuksen optimointimallin ja optimointialgoritmin kehittäminen sekä raaka-aineiden ominaisuudet estimoivan menetelmän löytäminen. Optimoinnin tavoitteena oli sulaton kustannusten pienentäminen. Tavoitteena oli myös menetelmien ohjelmallinen toteuttaminen. Työ on osa TEKES:n ja metallialan yritysten rahoittamaa AMRO-projektia (Adaptiivinen Metallurginen Raaka-aineoptimointi). Työssä kehitettiin malli sulatusprosessille. Eri prosessimalleja vertailtiin ja niistä valittiin yksi. Prosessimallissa on useita stokastisia parametreja, joiden estimointimenetelmiä vertailtiin. Rekursiivinen pienimmän neliösumman algoritmi valittiin lopulta käytettäväksi sen useiden hyvien ominaisuuksien vuoksi. Sekä parametrien odotusarvojen että varianssien estimointia tutkittiin, mutta vain edellinen tuotti tyydyttävän tuloksen. Optimointimalli käyttää hyödykseen sekä prosessimallia että estimoituja parametreja. Panostuksen optimointitehtävä jaettiin kahteen tasoon, joista ensimmäisessä huomioitiin samanaikaisesti useita sulatuksia ja toisessa vain yksi. Yhden sulatuksen optimoinnissa kustannukset oli kuitenkin mallinnettu tarkemmin, jonka seurauksena malli oli epälineaarinen. Monen sulatuksen malli ratkaistiin lineaarisella ohjelmoinnilla, stokastinen yhden sulatuksen malli puolestaan eräällä gradienttiprojektiomenetelmän muunnelmalla. Algoritmit toteutettiin C++ kielellä ja liitettiin offline-tietokantaan. Myöhemmin ne liitetään Outokummun automaattiseen raaka-aineen panostusjärjestelmään ja online-tietokantaan. Ohjelmille tehtiin yksinkertaiset graafiset käyttöliittymät. |
ED: | 1999-10-19 |
INSSI record number: 14897
+ add basket
« previous | next »
INSSI