-
公开(公告)号：CN114638175B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202210284257.9
申请日：2022-03-22
申请人： 安徽工业大学 , 安徽中可智能科技有限公司
IPC分类号： G06F30/28 , G06F30/23 , G06F30/17 , B22D41/00 , B22D11/18 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F119/08
摘要： 本发明属于炼钢连铸技术领域，公开了一种多流中间包的流间温差预测方法及结构优化方法。所述预测方法包括：设计中间包实验方案；设计相似比为λ的水模型，并得到滞止时间、峰值时间；建立数值模拟模型，并得到流间温差；对流间温差及滞止时间间进行多项式拟合，得到第一拟合函数；对流间温差及峰值时间间多项式拟合，得到第二拟合函数；对第一拟合函数及第二拟合函数进行互相优化验证，使通过两者得到一致流间温差；计算得到任意中间包的流间温差。所述预测方法使温差预测不再借助模拟计算程序进行，从而极大的简化了预测流程，节约了预测时间。所述结构优化方法基于所述温差预测方法进行，从而更利于获得最佳的优化方案。
-
公开(公告)号：CN118558964A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410661163.8
申请日：2024-05-27
申请人： 安徽中可智能科技有限公司 , 安徽工业大学芜湖技术创新研究院
IPC分类号： B22D11/128 , B22D11/20 , G06T7/136 , G06T7/62 , G01G9/00
摘要： 本发明提供基于捞钢机激光定位的定重方法，包括以下步骤：获取捞钢机捞起铸坯的捞起信号；基于所述捞起信号，触发激光对所述铸坯进行照射，获得激光信号；基于所述激光信号，获得铸坯的光学图像；基于光学结构原理以及机器视觉分析所述光学图像，构建重量计算模型；基于所述重量计算模型，获得铸坯定重重量；并基于所述铸坯定重重量，获得所述铸坯的批次，完成基于激光定位的铸坯定重。通过对铸坯的智能定重，提高坯料重量精度，为切割提供技术支持。
-
公开(公告)号：CN118455474A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410546909.0
申请日：2024-05-06
申请人： 安徽中可智能科技有限公司 , 安徽工业大学
IPC分类号： B22D11/16 , G06N3/0464
摘要： 本发明属于冶金连铸技术领域，特别是涉及一种连铸在线定重方法与装置，包括以下步骤：S1、通过对钢坯的理论重量、密度进行计算，得到钢坯的理论长度；S2、根据理论长度对钢坯进行切割；S3、对切割后的钢坯称重，得到钢坯的实际重量、密度；S4、利用神经网络模型监测实际重量与理论重量之间的差值，并得到下一钢坯的实际长度；S5、对下一钢坯进行切割；S6、重复步骤S3‑S5。本发明在使用时，可以根据第一根钢坯的实际重量，动态调整第二根钢坯的切割长度，提高铸坯切割长度的准确性，以达到精确的定重和定尺的目的。
-
公开(公告)号：CN116304471A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310107680.6
申请日：2023-01-30
申请人： 安徽工业大学 , 安徽中可智能科技有限公司
IPC分类号： G06F17/10
摘要： 本发明公开了一种基于炉次信息的废钢收得率自适应计算方法，属于转炉炼钢技术领域。本发明通过从出钢量、铁水量、矿石量、合金加入量、各类型废钢加入量之和、铁水收得率、矿石收得率、合金收得率以及炉况波动系数等方面考虑，选取最近多炉历史炉次，基于历史炉次信息计算出各类型废钢收得率，最后当前炉次各类型废钢收得率为基于历史炉次信息计算出的各类型废钢收得率和基于各类型废钢原始收得率的加权求和。基于炉次信息实现废钢收得率的自适应更新计算解决了现有物料计算过程中由于实际废钢收得率波动导致计算误差波动大的问题，提高了物料计算效率和准确性，降低了操作工的操作难度。
-
公开(公告)号：CN114662776A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210354836.6
申请日：2022-04-06
申请人： 安徽工业大学 , 安徽中可智能科技有限公司
摘要： 本发明属于钢铁冶炼技术领域，公开了一种炼钢用废钢的优配方法。所述优配方法包括：首先，基于废钢种类、目标钢种及优化目标确定决策变量及基本量；所述优化目标包括废钢配料成本最低化，所述决策变量包括各类废钢的加入比例；其次，基于所述决策变量及基本量建立目标函数，及与所述目标函数相应的约束条件；所述目标函数的参数包括废钢最新收得率；再者，基于所述决策变量、所述基本量、所述目标函数及所述约束条件建立数学规划模型；然后，对所述数学规划模型进行求解，得到各类废钢的加入比例；并基于所述各类废钢的加入比例及目标钢种的吨数得到各类废钢的加入量。本发明在实际生产时，可极大地降低冶炼时的废钢配料成本。
-
公开(公告)号：CN114638175A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210284257.9
申请日：2022-03-22
申请人： 安徽工业大学 , 安徽中可智能科技有限公司
IPC分类号： G06F30/28 , G06F30/23 , G06F30/17 , B22D41/00 , B22D11/18 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F119/08
摘要： 本发明属于炼钢连铸技术领域，公开了一种多流中间包的流间温差预测方法及结构优化方法。所述预测方法包括：设计中间包实验方案；设计相似比为λ的水模型，并得到滞止时间、峰值时间；建立数值模拟模型，并得到流间温差；对流间温差及滞止时间间进行多项式拟合，得到第一拟合函数；对流间温差及峰值时间间多项式拟合，得到第二拟合函数；对第一拟合函数及第二拟合函数进行互相优化验证，使通过两者得到一致流间温差；计算得到任意中间包的流间温差。所述预测方法使温差预测不再借助模拟计算程序进行，从而极大的简化了预测流程，节约了预测时间。所述结构优化方法基于所述温差预测方法进行，从而更利于获得最佳的优化方案。
-
公开(公告)号：CN118603273A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410643598.X
申请日：2024-05-23
申请人： 安徽工业大学芜湖技术创新研究院 , 安徽中可智能科技有限公司
IPC分类号： G01G19/52 , G06F18/23213 , G06N3/0499 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种连铸辊道布设称重传感器集群协同定重方法，所述方法包括：在连铸辊道连接捞钢机处安装超声波测距传感器，利用所述超声波测距传感器测量铸坯的长度；根据连铸辊道自身长度找到连铸辊道的中心点，确定待测铸坯的质心，传送所述待测铸坯传送直到待测铸坯的质心与连铸辊道中心点重合，使用动态称重传感器测量传送过程中的动态重量；基于RBF神经网络对采集的动态重量进行分析计算，进行待测铸坯的定重。本发明使用传感器集群进行待测铸坯的定重，该方案不需要对连铸辊的数量进行添加，在不调整连铸辊道的长度以及布置的情况下，准确测量待测铸坯的重量。
-
公开(公告)号：CN118385498A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410488221.1
申请日：2024-04-23
申请人： 安徽中可智能科技有限公司 , 安徽工业大学
摘要： 本发明属于钢铁冶金技术领域，尤其涉及一种连铸坯定重方法，包括以下步骤：S1、通过高精度形状传感器和测重传感器实时监测连铸坯形状和重量；S2、设定目标重量；S3、通过高精度形状传感器和测重传感器实时监测连铸坯形状和重量，比较实际重量和目标重量；S4、精确调整结晶器液位；S5、重复S3‑S4，对连铸坯实际重量和目标重量差值进行数据分析，优化调整结晶器液位的幅度和频率；S6、完成定重。本发明通过实时监测连铸坯的重量和形状尺寸变化，及时发现误差并调整结晶器液位，避免误差累积，并根据实际重量与目标重量的差值，精确调整结晶器液位，使连铸坯的重量逐步接近目标重量，提高定重精度和效率。
-
公开(公告)号：CN117190877A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311167682.0
申请日：2023-09-11
申请人： 安徽中可智能科技有限公司 , 安徽工业大学
摘要： 本发明公开一种测量连铸坯定尺长度的方法，本发明通过同步触发器来控制触发式开关和测距仪分别同时测量已切连铸坯的长度，提高产品合格率以及降低成本。通过本发明实现的已切连铸坯的长度，无需停机，操作人员可根据计算机输出的测量结果，在已切连铸坯进入下一工序前，将不合格产品拣出，满足了连铸坯热送工艺的要求。
-
公开(公告)号：CN220600968U
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202322259467.5
申请日：2023-08-22
申请人： 安徽中可智能科技有限公司
摘要： 本实用新型公开一种用于连铸坯定尺红外摄像测距装置，属于红外测距技术领域；包括底座，底座的底端等间距布置有若干的减震组件，减震组件包括螺纹连接在底座底端的固定杆，固定杆的底端滑动连接有活动杆，活动杆与固定杆之间设置有吸能件；支撑杆，支撑杆固接在底座的顶端，支撑杆具有伸缩功能；安装台，包括固接在支撑杆顶端的固定板，固定板上转动连接有活动板，红外摄像测距装置安装在活动板上。本实用新型操作简单，使用方便，适用于不平地面的固定，同时有效降低了震动对设备的影响，提高了测量精度，延长了设备的使用寿命。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
13 条记录 (耗时 0.044 秒)
