Materiálová a ekonomická optimalizace vsázky pro elektrickou obloukovou pec

Abstract

Cílem této práce je poukázat na možnosti, které poskytuje umělá inteligence pro optimalizaci složitého výrobního procesu tavby oceli v elektrické obloukové peci. První část práce se věnuje popisu některých základních principů umělé inteligence. Jde například o popis jednotlivých typů neuronových sítí, expertních systémů či genetických algoritmů. Druhá část se pak zaměřuje na aplikaci některých dříve popsaných fenoménů. Snahou je aplikovat některé možnosti neuronových sítí na proces tavby oceli elektrickou obloukovou pecí. Cílem je nalézt vhodný typ neuronové sítě a její parametry. Práce je ukázkou analytických a optimalizačních možností programu ELTAV založeného na principech umělé inteligence. Materiálová a ekonomická optimalizace se vztahuje zejména na strukturu vsázky kovonosného odpadu do elektrické obloukové pece a spotřebu elektrické energie, která je výraznou nákladovou položkou.

The aim of this work is to highlight the opportunities provided by artificial intelligence for optimization of complex manufacturing process of steel melting electric arc furnace. The first part of the work deals with the description of some basic principles of artificial intelligence. For example, the description of different types of neural networks, expert systems or genetic algorithms. The second part then focuses on the application of some previously described phenomena. The objective is to apply some features of neural networks in the process of steel melting electric arc furnace. The aim is to find a suitable type of neural network and its parameters. The work is an example of analytical and optimization options ELTAV program based on principles of artificial intelligence. Material and economic optimization refers especially to the structure of charge metalline waste to electric arc furnace and power consumption, which is a significant cost factor.