Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Usage of clustering methods for sequence plan optimization in steel production

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27360%2F16%3A86100004" target="_blank" >RIV/61989100:27360/16:86100004 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Usage of clustering methods for sequence plan optimization in steel production

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The paper deals with production scheduling of heat sequences while are steel types casted on continuous casting device. For production scheduling are used k-means clustering and fuzzy clustering methods. The parameters for cluster analysis are chemical composition liquids temperature and another values. From these values were selected parameters, which has been processed by clustering methods. Proposed clustering algorithm for sorting steel grades on continuous steel casting device is aimed to cast as many single graded smelts as possible, respectively more steel grades, which has similarities in chemical composition and liquid temperature. These resulting clusters are used when designing algorithm for smelting sequence scheduling. The goal of the production scheduling is to make schedule of production tasks, so how to achieve the agreement between order requirements and capabilities of production in given time scale. (C) 2016, Faculty of Metallurgy. All rights reserved.

  • Název v anglickém jazyce

    Usage of clustering methods for sequence plan optimization in steel production

  • Popis výsledku anglicky

    The paper deals with production scheduling of heat sequences while are steel types casted on continuous casting device. For production scheduling are used k-means clustering and fuzzy clustering methods. The parameters for cluster analysis are chemical composition liquids temperature and another values. From these values were selected parameters, which has been processed by clustering methods. Proposed clustering algorithm for sorting steel grades on continuous steel casting device is aimed to cast as many single graded smelts as possible, respectively more steel grades, which has similarities in chemical composition and liquid temperature. These resulting clusters are used when designing algorithm for smelting sequence scheduling. The goal of the production scheduling is to make schedule of production tasks, so how to achieve the agreement between order requirements and capabilities of production in given time scale. (C) 2016, Faculty of Metallurgy. All rights reserved.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    JG - Hutnictví, kovové materiály

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2016

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Metalurgija

  • ISSN

    0543-5846

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    55

  • Číslo periodika v rámci svazku

    3

  • Stát vydavatele periodika

    HR - Chorvatská republika

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

    485-488

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-84960077940