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公开(公告)号：CN113239562B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202110573816.3
申请日：2021-05-25
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种带钢全板面力学性能预测方法，属于带钢力学性能预测技术领域。所述方法包括：建立力学性能预测模型，利用建立的力学性能预测模型预测带钢目标取样点的力学性能；计算带钢板面其他位置相对于目标取样点的温度偏差；利用建立的力学性能预测模型挖掘温度工艺对力学性能的影响规律；利用得到的影响规律，结合带钢板面其他位置相对于目标取样点的温度偏差，确定带钢板面其他位置相对于目标取样点的力学性能偏差；将力学性能偏差和目标取样点的力学性能叠加，得到带钢板面其他位置的力学性能。采用本发明能够在提高带钢全板面性能预测效率的同时，也提高了特殊工艺下力学性能预测的精度。
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公开(公告)号：CN115178590B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211088445.0
申请日：2022-09-07
Applicant: 承德建龙特殊钢有限公司 , 北京科技大学设计研究院有限公司
IPC: B21B37/78
Abstract: 本发明提供了一种无缝钢管生产方法，属于轧钢能源控制技术领域。该方法通过对无缝钢管轧制过程中各规格电能消耗进行精细化核算，建立钢管电能消耗预估模型，基于电能消耗预估模型计算数据支持，建立各规格的吨钢电能消耗标准库，结合工厂峰谷平电价的不同，指导企业合理安排生产计划，在降低企业用电成本的同时，还能够减少因钢铁企业电能消耗波动对电网系统的影响。
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公开(公告)号：CN114417530A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210044719.X
申请日：2022-01-14
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/04 , G06F113/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种热连轧层流冷却供水泵站优化调度方法及装置，该方法包括：获取层流冷却用水量相关轧制工艺数据和层流冷却用水量，对获取的数据进行预处理，生成训练样本；利用训练样本训练层流冷却用水量预测模型，计算单块带钢层流冷却用水量，并根据轧制节奏时间预测单位轧制周期的层流冷却用水趋势；根据层流冷却用水趋势和层流冷却用水工艺需求对泵站调度指令进行实时反馈优化，稳定冷却水压力的同时减少冷却水溢流；根据优化后的调度指令，以泵站总轴功率最小为目标优化单位轧制周期的泵站运行方案。本发明在使系统保持供需平衡的同时，保证了带钢冷却质量并有效减少资源浪费。
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公开(公告)号：CN114386325A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111615109.2
申请日：2021-12-27
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于规则寻优的带钢力学性能预报方法，包括：收集带钢的特征变量和力学性能，形成样本库，并计算每一特征变量对力学性能的贡献度；从高到低选取总贡献度为预设值的前预设数量的特征变量作为规则组成特征，并计算其标准差；将各规则组成特征与各规则组成特征的标准差阈值进行组合，得到多种不同的规则；计算每一个规则下的带钢力学性能预测命中率，将命中率最高的规则作为最优规则并记录；利用最优规则进行带钢力学性能预测，得到预测结果。本发明提供的方法不仅有很强的泛化能力，可以对带钢力学性能进行准确预报，还能指导现场生产，反应现场数据采集系统的异常问题。
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公开(公告)号：CN111553027A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010243272.X
申请日：2020-03-31
Applicant: 北京科技大学设计研究院有限公司
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于油膜力的热轧带钢油膜厚度计算方法，属于热轧自动控制技术领域。该方法首先制定油膜测试方案，确定升速步长；轧机零调完成后，辊缝保持零点位置不变情况下，轧机升速进行油膜测试，采集工作辊转速和轧制力实测值；通过实测工作辊转速、工作辊和支撑辊直径计算支撑辊转速，实测轧制力与零调压力之差来计算油膜力；最后分机架整理出在不同支撑辊转速步长下对应的油膜力分段数据；生产应用中需根据实际支撑辊转速和上述油膜测试数据采用线性插值计算出油膜力；最后由油膜力和轧机刚度计算出油膜厚度用于补偿辊缝。该方法现场实际应用效果表明，带钢加减速阶段厚差波动有效减少，厚度同板差控制效果得到了明显提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111368833A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010149620.7
申请日：2020-03-06
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于机器视觉的板坯号检测全自动装钢方法，包括：采集行进中板坯在不同位置的板坯号图片，并进行预处理，得到有效板坯号图片；采用机器视觉技术对有效板坯号图片进行识别，获取板坯号；根据识别的板坯号，与MES数据库和连铸数据库进行匹配，获取板坯原始PDI数据；对板坯进行炉前各参数实测，与原始PDI数据进行比对，判断各实测参数的可信度；综合板坯各实测参数的可信度，结合预定的装炉规则，进行自动放行或报警处理。本发明可以实现炉前自动核对、装钢，能够有效加快炉前装钢节奏，提高整个产线的生产效率。
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公开(公告)号：CN110648421A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910865995.0
申请日：2019-09-12
Applicant: 北京科技大学 , 江苏沙钢集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种脱碳弹簧钢表面脱碳层厚度的计算方法，属于高线轧钢技术领域。该方法首先计算不同脱碳气氛条件下，钢件表面的理论平衡碳浓度；然后，计算在不同加热温度和加热时间条件下，脱碳层内的碳含量及碳在铁素体中的扩散系数；最后，根据脱碳模型计算公式并结合高斯误差函数分析，计算钢件表面脱碳层厚度。通过热轧生产线的实时数据库中炉内气氛参数、温度参数及时间参数，可实时进行热连轧过程中脱碳层厚度的在线预测，依此调整热轧工艺参数，以达到降低脱碳层厚度，改善弹簧钢表面质量的目的。
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公开(公告)号：CN107045585A
公开(公告)日：2017-08-15
申请号：CN201710347321.2
申请日：2017-05-17
Applicant: 北京科技大学
CPC classification number: G06F17/5009 , B21B37/28 , G06F17/18 , G06F17/5086 , G06F2217/12
Abstract: 本发明提供一种轧制模型自学习系数确定方法，能有效地描述轧制模型自学习系数与产品规格的关系。所述方法包括：当第k轧件完成轧制后，将第k轧件的产品规格、轧制模型自学习系数保存到预设的历史记录数据集中；基于预先确定的厚度分档位置和宽度分档位置，确定第k轧件的厚度分档位置、宽度分档位置；根据确定的第k轧件的厚度分档位置和宽度分档位置及所属钢种族，从预设的历史记录数据集获取轧件历史记录进行多元非线性回归，得到回归方程；利用回归方程，计算分档位置的轧制模型自学习系数，并与第k轧件所属钢种族所对应的轧制模型自学习系数层别表中相应旧值进行加权平均后并更新所述旧值。本发明涉及自动化模型领域。
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公开(公告)号：CN106903173A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710101411.3
申请日：2017-02-24
Applicant: 北京科技大学
IPC: B21B37/00
CPC classification number: B21B37/00
Abstract: 本发明一种基于综合等负荷函数的轧制规程优化方法，步骤：1）根据初始厚度分配计算每道次的负荷函数值，并由此得出负荷余量初值；2）通过负荷余量初值计算出每道次的出口厚度；3）由倒数第2道次出口厚度及成品厚度计算末道次实际负荷余量；4）如果末道次负荷余量实际值与负荷余量初值有偏差，则根据修正后的负荷余量按第2步重新迭代计算，直至末道次负荷余量实际值与修正值偏差满足精度要求。此时各道厚度值及相应压力值构成了所需最优压下规程，当前的负荷余量修正值就是该规程的最优化负荷余量。通过本发明提及的一种基于综合等负荷函数的轧制规程优化方法，可以非常有效地解决压下规程的实时优化计算，具有较高的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN102929186B
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201210343143.3
申请日：2012-09-14
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B19/048
Abstract: 本发明一种模型系统与Web监控画面的数据通信实现方法，本发明方法主要特征在于包括以下步骤：1）在模型服务器上建立共享内存块并加载变量标签表；2）Web监控画面通过模型服务器上的WebService接口将新的输入参数写入共享内存中的相应变量标签；3）模型进程在每次设定计算前，都需读取共享内存的变量标签表以获取最新的输入参数；4）模型进程在设定计算完成后，将新的显示内容数据写入共享内存中的相应变量标签；5）Web监控画面周期调用模型服务器上的WebService接口，从共享内存中读取变量标签的最新值并更新显示。本发明方法易于实现、灵活通用、稳定可靠，适用于一般工业过程自动化系统。
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