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孙亮亮教授团队获批2023年度国家自然科学基金重大研究计划培育项目

发布时间:2023-12-29    点击量:

近日,孙亮亮教授团队成功获批国家自然科学基金重大研究计划培育项目:未来工业互联网基础理论与关键技术-“多能耦合钢铁生产动态柔性调控智能化关键技术研究及应用”(项目批准号:92367106),项目依托单位为东北大学,负责人为孙亮亮教授。该项目是我校获批的首个重大研究计划培育项目。

该项目面向钢铁生产要素配置失灵和能源低效利用的问题,提出钢铁制造多能耦合协同柔性工序节能降碳调控关键技术研究。基于异构析取图的模型构建方法,通过刻画生产动态柔性调控基本要素及其柔性关联,研究基于可分离结构析取图模型的分布式异步拉氏融合数据驱动求解算法,用以提升跨物质流与能量流联动的大规模、多尺度钢铁生产调控效用;设计基于异构析取图的深度强化学习与进化计算多目标协同群智能策略,用以提高动态环境下多能耦合柔性多目标钢铁生产调控效率。项目未来将依托国内大型钢铁企业,开发基于端-边-云的钢铁生产绿色低碳管控平台。围绕钢铁行业绿色化、智能化趋势,探究全要素互联的结构化组织机理和生产制造流程的柔性构造理论的基础上,为未来工业互联网生产调控智能决策提供新的行业解决方案。

孙亮亮教授团队深入学习贯彻落实习近平总书记给东北大学全体师生的重要回信精神,聚焦国家重大科技发展战略,潜心研究大规模、多耦合、多目标、多约束混合整数规划NP难题,注重工业系统工程优化理论与工业生产制造执行系统瓶颈环节重大需求的结合,致力于解决流程工业生产过程生产性能指标低、生产能耗高、环境污染重等卡脖子问题。结合复杂钢铁生产过程开展研究,将拉格朗日松弛框架下的凸优化理论与智能控制思想相结合,提出了求解多耦合、多目标、多约束工业生产管理优化方法的优化技术,并结合宝武钢铁集团、河北钢铁集团、鞍本钢铁集团的钢铁生产线建设工程,提出了求解大规模混合整数规划NP难题的关键自动化决策优化技术,保证了以钢铁企业为代表的工业生产线安全、可靠、高效运行,取得显著的经济效益。研究成果完善了实际工业生产管理优化建模理论,推动了具有可分离结构特征的模型分解、简化方法,为工业生产管理集成优化方法的工业应用奠定了基础。