一种基于CS-Elman神经网络模型的热轧板凸度预测方法

    公开(公告)号:CN115062431A

    公开(公告)日:2022-09-16

    申请号:CN202210734614.7

    申请日:2022-06-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于CS‑Elman神经网络模型的热轧板凸度预测方法,涉及轧制过程自动化生产技术领域。在板带热连轧过程中,板凸度、板厚度及板宽度是衡量板带产品质量和尺寸精度是否合格的重要标准,而三者之间往往互相影响,要实现板凸度的精确控制,需要在板厚度及宽度精确控制的基础上进行。本发明使用Elman算法实现对板厚度和宽度的预报,并采用CS算法优化Elman的各层间权值和阈值,然后将板厚度和宽度也作为输入量,进而实现板凸度的在线预报,具有参数少、操作简单、易实现、寻优能力强、可收敛于全局最优等优点,为提高热轧板凸度的预测精度提供了新方法。

    一种研究空蚀演进过程的装置及方法

    公开(公告)号:CN110864988A

    公开(公告)日:2020-03-06

    申请号:CN201911008901.4

    申请日:2019-10-23

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明涉及了一种研究空蚀演进过程的装置及方法,装置包括功率放大器、数字相位控制器、支架、实验台,还包括具有特定形状的超声辐射端面的特殊设计振头,所述特殊设计振头为中间部分内凹的阶梯状结构,与试样之间形成非均匀分布声场,从而使得特殊设计振头与试样之间形成三个非均匀对称区域。该方法通过具有特殊形状的特殊设计振头改变了空化场内辐射面与试样之间的距离,实现内部声压变化的调控,在不同区域产生不同的声压,进而产生不同的空化载荷,对材料表面产生不同的空蚀效果,一次实验可以得到以往分批分次多次进行实验才能得到的效果,并且将离散在不同时间点上的空化实验结果在一块试样表面连续展示出来。

    一种控制轧机轧制成品钢材的方法和装置

    公开(公告)号:CN107812787A

    公开(公告)日:2018-03-20

    申请号:CN201711121823.X

    申请日:2017-11-14

    Applicant: 东北大学

    CPC classification number: B21B1/28 B21B37/00 B21B37/16

    Abstract: 本发明公开了一种控制轧机轧制成品钢材的方法和装置。该方法包括:获取虚拟焊缝信息,虚拟焊缝信息包括每卷待轧制钢材的厚度、成品钢材的厚度和/或每卷待轧制钢材的宽度;根据虚拟焊缝信息确定成品钢材的重量;根据成品钢材的重量确定成品钢材的虚拟焊缝,虚拟焊缝是成品钢材在每卷待轧制钢材上的切割位置;根据虚拟焊缝与交接点的距离确定控制参数,交接点是轧机的入口区与轧机区的交接位置;通过控制参数控制每卷待轧制钢材改变规格成为成品钢材,成品钢材是预定规格和预定重量的钢材。通过本发明解决了无法根据重量需求直接轧制成品钢材的问题,根据预定重量直接轧制为预定规格的成品钢材,无需后续分切处理,节约钢材和时间。

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