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公开(公告)号：CN113850020A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111089354.4
申请日：2021-09-16
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的连退张力设定方法及装置，该方法包括：获取带钢历史生产数据；根据预设的分档规则对钢种、带钢厚度和带钢宽度进行分档并计算出各带钢对应的各张力段张力平均值及冷轧带钢板形特征值；对上述数据进行预处理，构建数据集；构建神经网络模型并采用上述数据集进行训练；利用训练好的神经网络模型获得当前生产中各段张力设定值；基于模型得到的张力值和历史生产张力值，使用加权滑动平均法计算得到最终的张力设定值。本发明可快速、自动地对连退过程的各段静态张力进行设定，并随着连退炉工况变化进行自动修正，有效提高连退生产稳定性、生产效率及产品质量。
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公开(公告)号：CN118690821A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410811207.0
申请日：2024-06-21
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的焊接工艺参数自学习方法与装置，涉及带钢生产技术领域。所述基于神经网络的焊接工艺参数自学习方法包括：获取前后卷带钢基本信息、焊机工艺参数数据以及焊缝质量数据；根据带钢的历史生产频次，将前后卷带钢基本信息进行划分和分档处理，获得分档结果；采用标准化缩放方法对焊机工艺参数数据进行特征缩放处理，获得焊接参数特征值；根据焊机工艺参数数据以及焊缝质量数据，构建初始的BP神经网络模型并进行训练，获得训练好的BP神经网络模型；将焊接工艺参数数据，输入训练好的BP神经网络模型，获得焊缝质量好坏程度。采用加权滑动平均法计算最终的焊接工艺参数。采用本发明可提高焊接稳定性、焊接质量以及生产效率。
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公开(公告)号：CN117161098A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311101019.0
申请日：2023-08-29
Applicant: 北京科技大学设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种森吉米尔轧机背衬轴承段的辊形配置方法，包括：根据各个背衬轴承的位置，将组成支撑辊的背衬轴承分成多组；确定各个背衬轴承的辊身凸度；确定各个背衬轴承两端与二中间传动辊及二中间随动辊的有害接触区长度；基于背衬轴承的辊身凸度以及背衬轴承两端与二中间传动辊及二中间随动辊的有害接触区长度，确定相应背衬轴承的辊形曲线的系数；进而确定各背衬轴承的辊形曲线；其中，位于同一组的背衬轴承所对应的辊形曲线相同，均为六次多项式辊形曲线。本发明可有效平滑接触应力尖峰，均匀化辊间接触应力，改善轧辊不均匀磨损程度，提高轧机同板差控制水平。且无需对设备进行任何改造，方便在各大钢厂的同类型森吉米尔轧机上推广应用。
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公开(公告)号：CN113850020B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202111089354.4
申请日：2021-09-16
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的连退张力设定方法及装置，该方法包括：获取带钢历史生产数据；根据预设的分档规则对钢种、带钢厚度和带钢宽度进行分档并计算出各带钢对应的各张力段张力平均值及冷轧带钢板形特征值；对上述数据进行预处理，构建数据集；构建神经网络模型并采用上述数据集进行训练；利用训练好的神经网络模型获得当前生产中各段张力设定值；基于模型得到的张力值和历史生产张力值，使用加权滑动平均法计算得到最终的张力设定值。本发明可快速、自动地对连退过程的各段静态张力进行设定，并随着连退炉工况变化进行自动修正，有效提高连退生产稳定性、生产效率及产品质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113837603A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111116168.5
申请日：2021-09-23
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06Q10/06 , G06F30/27 , G06N3/00 , G06Q50/04 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供一种酸轧排产优化方法，属于金属材料的加工信息技术领域。所述方法包括：选出需进行下一步生产的钢卷，对其进行质量审核，将审核合格的钢卷按照板宽由宽到窄进行初排序；对初排序的生产计划进行筛选，将板宽差值较小的相邻两卷钢卷取出，组合成为一组；根据轧制过程中相邻钢卷的辊缝差需合理过渡的规则建立辊缝数学模型，对筛选出的板宽相近的若干组钢卷按照建立的辊缝数学模型重新排序；利用PSO算法求解所述辊缝数学模型，得到使得整个生产计划辊缝值变化量最小的生产计划。采用本发明，能够减少轧制过程中钢卷的变规格风险，在提高生产效率的同时能够保证产品质量。
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公开(公告)号：CN112949028A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110099824.9
申请日：2021-01-25
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/20 , B21B38/00 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于极限静摩擦力矩的冷轧轧机打滑判定方法，属于自动化轧制技术领域。该方法首先从数据采集平台实时获取轧制数据，根据轧制转矩公式计算相应的轧制转矩；其次根据辊缝区简化轧制力公式计算前滑区和后滑区的轧制力；根据摩擦力公式计算前滑区和后滑区的单位静摩擦力；根据力矩公式积分计算前滑区和后滑区的极限静摩擦力矩。由于极限静摩擦力矩是工作辊与轧件发生相对滑动时的最大静摩擦力矩，将其与轧制转矩进行比较，若连续多次大于轧制转矩，则判定工作辊处于打滑状态。本发明从极限静摩擦力矩与轧制转矩的关系出发，对冷连轧轧机工作辊打滑进行判断，该方法可应用于生产实际，减少发生打滑事故可能性的同时保证了生产效率。
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公开(公告)号：CN115795983A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202310070741.6
申请日：2023-01-29
Applicant: 江苏沙钢集团有限公司 , 江苏省沙钢钢铁研究院有限公司 , 北京科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/20 , G06Q10/0639
Abstract: 本申请是关于一种线材质量控制方法、装置、设备及存储介质，具体涉及钢铁技术领域。该方法包括：建立线材质量仿真平台，所述线材质量仿真平台是将线材生产全流程中的各工序进行数字仿真的平台；将线材生产参数输入所述线材质量仿真平台，得到产品质量信息，所述线材生产参数是与线材生产有关的参数，所述产品质量信息用于描述线材质量；基于所述产品质量信息，对所述线材生产参数进行优化，优化后的线材生产参数用于生产得到产品质量提升的线材。基于上述技术方案，可以保障线材质量反馈的时效性，帮助产品质量进行高效提升。
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公开(公告)号：CN114611376B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202210062546.4
申请日：2022-01-19
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的连退跑偏预测方法及装置，该方法包括：获取历史生产数据；基于历史生产数据计算带钢的基准跑偏概率，并基于基准跑偏概率，根据纠偏缸位置均值和带钢位置均值，确定跑偏警戒值；建立神经网络预测模型，并基于历史生产数据对其进行训练；利用训练好的神经网络预测模型对待生产带钢的各纠偏缸位置和带钢位置进行预测，当预测出的纠偏缸位置或带钢位置超出跑偏警戒值时，则判定当前待生产带钢出现跑偏；根据预测结果计算待生产带钢的跑偏概率，并基于预设的预警规则进行连退跑偏预警。通过本发明对连退生产的带钢做跑偏预测及警报，可有效减少跑偏事故的发生。
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公开(公告)号：CN112785115B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202011306392.6
申请日：2020-11-19
Applicant: 北京科技大学设计研究院有限公司
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/04 , G06F16/245 , G06K17/00
Abstract: 本发明提供一种冷轧原料库质量预审核方法，属于冶金自动化及大数据技术领域。该方法通过大数据采集热轧原料数据，按照原料质量判定标准，自动对原料库中的原料质量进行判定，并统计在库的原料数据；审核范围可以覆盖到整个原料库中所有带钢每一米数据，审判质量的指标包括带钢的厚度、宽度、终轧温度、卷取温度、凸度、楔形，将原料库中的带钢根据质量判定结果进行统计、分析，方便生产计划编排人员在安排生产计划时规避掉不合格的带钢，降低生产故障率，也可以让技术人员直观、整体的掌握库区内部的原料情况。
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