钢铁工业是国民经济发展的基础支柱产业,钢铁工业模型是支撑钢铁工业智能制造的基础。但是,由于钢铁工业模型开发专业性强,模型开发者习惯独立开发,存在大量重复工作,行业知识和数据壁垒使得模型存在“孤岛效应”。为此,亟需国家级研究院所和高等院校,立足钢铁行业特点,整合钢铁工业模型开发环境和开发者社区,将钢铁企业业务需求和开发者进行精准匹配,将工业机理、先进工艺、产业技术等封装成工业模型,构建钢铁工业模型库系统并逐步推广到钢铁企业。本文研究探讨了钢铁工业模型支撑环境,研究了构建和管理钢铁工业模型库的方法,初步形成一种模型开发和管理规范,将已开发的钢铁工业模型集成在ModelArts平台,比如应用于钢厂炼钢-连铸系统的基于改良遗传算法的炼钢-连铸调度模型和炼钢生产计划模型。（1）研究钢铁工业模型支撑环境,从模型开发者和模型用户两个角度进行了需求分析,确定了采用华为云ModelArts平台作为模型集成开发环境的方案。在此基础上,结合ModelArts现有开发环境和相关钢铁工业行业知识,提出了需要增加的具体功能模块。以钢铁行业知识为背景,对开发者社区环境管理机制比如用户管理机制、开发过程管理机制、模型管理机制和开发者培养机制进行了介绍。（2）基于钢铁行业需求和工艺特点,参与研究设计了钢铁工业模型库的功能模块和数据库。分析了模型分类规则,采用图数据库的方法构建知识图谱,然后建立基于知识图谱的模型搜索引擎。在模型库跨平台数据交换方面,使用Open API架构实现模型接口的对外开放,采用JSON作为数据交换格式,研究了模型库测试方法。最后初步形成了一种模型开发和分类管理标准规范。（3）针对钢厂炼钢-连铸系统,本文通过提出自适应的交叉算子和变异算子改良了基本遗传算法,并将其应用于炼钢-连铸调度问题,对炼钢-连铸调度问题进行建模,通过仿真数值实验,验证了改良算法的有效性。同时,开发了炼钢生产计划模型,并且上述模型在相关钢铁企业有了一定的应用。最后对模型的部署工作进行了详细介绍。