-
公开(公告)号：CN101221416B
公开(公告)日：2010-12-15
申请号：CN200710159275.X
申请日：2007-12-28
Applicant: 东北大学
IPC: G05B13/04 , G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 一种热轧过程中在线计算板带温度的有限元方法，属于轧制技术领域，本方法包括以下步骤：①有限元模型的建立：对轧件横断面进行单元划分，建立有限元分析模型，对单元节点进行编号，计算节点坐标；②计算中各参数的确定：计算中所需数据包括：初始信息，轧制参数，材料热物性参数，单元划分信息，控制参数，换热系数；③有限元求解方程组的建立：利用空间域有限元离散和时间域有限差分相结合法建立温度场有限元求解的线性方程组；④计算道次开轧温度；⑤在线应用。本发明的优点：能获得很高的温度计算精度和整个热轧过程板带温度分布的详细信息，为轧制过程提供设定和优化参数；应用性强，缩短了计算时间，提高了计算效率，并且能够在线应用和优化。
-
-
公开(公告)号：CN100495411C
公开(公告)日：2009-06-03
申请号：CN200710158981.2
申请日：2007-12-18
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种预测热轧过程板带温度场的有限元方法，属于轧制技术领域，本方法包括以下步骤：(1)采集轧制过程数据；(2)对横断面进行单元划分，建立有限元分析模型，对单元节点进行编号，计算节点坐标；(3)根据不同轧制过程，确定边界换热系数和内热源强度；(4)利用有限元基本原理，计算四边形等参单元的型函数、B矩阵和雅克比矩阵J和雅克比矩阵行列式|J|；(5)对有限单元的温度刚度矩阵和变温矩阵进行组装；(6)采用一维变带宽存储法求解线性方程组，获得瞬态温度场。本发明的优点：能获得很高的温度预测精度和整个热轧过程板带温度分布的详细信息，为轧制过程提供设定和优化参数；应用性强，缩短了计算时间，提高了计算效率。
-
公开(公告)号：CN101201871A
公开(公告)日：2008-06-18
申请号：CN200710158983.1
申请日：2007-12-18
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种热轧过程预测轧制力的刚塑性有限元方法，根据刚塑性材料变分原理，采用二维刚塑性有限元法建立刚塑性材料能量泛函，求解满足能量泛函得到极小值时的速度场，利用初等方法设定初始速度场，利用黄金分割法进行一维搜索获得修正Newton法的阻尼因子，利用一维变带宽存储法求解线性方程组，根据得到的速度场求解应力场，进而根据轧制条件求解轧制力。这种求解方法未知数数量较少，计算速度较快，与实测结果比较表明计算结果具有较高的计算精度。
-
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113094629B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202110393259.7
申请日：2021-04-13
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明属于轧制生产技术领域，具体涉及一种钢带异步轧制的轧制力设定方法：钢带异步轧制的变形区划分为三部分，从入口到出口依次为后滑区、搓轧区、前滑区。将后滑区、搓轧区、前滑区的接触弧分别划分为多个微单元并计算每个微单元的单位轧制压力，将单位轧制压力分别加和即得到轧制力的计算值。进行迭代计算使轧制力计算值收敛，即可得到钢带异步轧制过程轧制力的设定值。本发明可用于轧辊线速度不同、轧辊辊径不同、轧辊摩擦系数不同等各种情况的异步轧制过程中轧制力参数的设定，得到的轧制力设定值与实测轧制力误差值在5％以内，计算精度高。
-
公开(公告)号：CN114632826B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202210207237.1
申请日：2022-03-03
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/58 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于轧制生产技术领域，具体涉及一种热轧钢带异步轧制的轧制力和轧制力矩设定方法。包括以下步骤：S1：设置参数；S2：确定快辊中性角γf和慢辊中性角γs；S3：获得异步轧制总轧制力F的计算值；S4：获得异步轧制总轧制力矩T的计算值；S5：将最终的异步轧制总轧制力F和总轧制力矩T的计算值用于热轧钢带异步轧制的轧制力和轧制力矩设定。本发明提供了一种热轧钢带异步轧制过程的轧制力和轧制力矩设定计算方法。可用于轧辊线速度不同、轧辊辊径不同等各种情况的异步热轧过程中轧制参数的设定，计算精度高。
-
公开(公告)号：CN115007658A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210444007.7
申请日：2022-04-26
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及基于深层循环神经网络的冷连轧轧制板形动态预测方法，属于冶金自动化、智能化技术领域。本发明提供一种基于堆叠循环神经网络对冷连轧中间机架轧制板形进行动态预测的方法。首先建立一个由机架轧制参数和板形控制参数作为输入层，以分布式板形值作为输出层，具有两个隐藏层并以冷轧机组机架数为时间序列展开的深层循环神经网络；然后利用冷轧机组历史轧制时序数据，板形辊测量数据和通过影响函数法获得的中间机架轧制板形计算数据作为训练数据对所建立的板形预报网络进行离线预训练和二次训练；将经过验证后完成训练的板形预报网络用于冷轧生产过程中各机架轧制板形的动态预测。
-
公开(公告)号：CN114632826A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210207237.1
申请日：2022-03-03
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/58 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于轧制生产技术领域，具体涉及一种热轧钢带异步轧制的轧制力和轧制力矩设定方法。包括以下步骤：S1：设置参数；S2：确定快辊中性角γf和慢辊中性角γs；S3：获得异步轧制总轧制力F的计算值；S4：获得异步轧制总轧制力矩T的计算值；S5：将最终的异步轧制总轧制力F和总轧制力矩T的计算值用于热轧钢带异步轧制的轧制力和轧制力矩设定。本发明提供了一种热轧钢带异步轧制过程的轧制力和轧制力矩设定计算方法。可用于轧辊线速度不同、轧辊辊径不同等各种情况的异步热轧过程中轧制参数的设定，计算精度高。
-
公开(公告)号：CN111926260B
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202010854253.0
申请日：2020-08-24
Applicant: 东北大学
IPC: C22C38/02 , C22C38/04 , C22C38/06 , C22C38/48 , C22C38/50 , C22C38/58 , C22C33/06 , C21D8/02 , C21D1/18
Abstract: 一种屈服强度785MPa低磁不锈钢中厚板的制备方法，所属冶金领域，方法包括真空冶炼、电渣重熔、锻造、控制轧制和热处理；本发明方法根据低磁不锈钢板目标厚度设置控制轧制工艺和热处理工艺，其中20mm≤厚度≤40mm的低磁不锈钢板采用未再结晶区的控制轧制、低温固溶处理和两阶段时效处理的制备方法；40mm＜厚度≤80mm的低磁不锈钢板采用未完全再结晶区的小压下控制轧制和热轧后直接两阶段时效处理的制备方法。制得的20mm～80mm厚低磁不锈钢板性能指标：屈服强度≥785MPa，抗拉强度≥1100MPa，延伸率≥15％，相对磁导率≤1.005。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
141
records
(took 0.036 seconds)
