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公开(公告)号：CN118180162B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410607839.5
申请日：2024-05-16
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/44 , G06F17/13 , G06F30/23 , G06F119/14 , G06F119/18
Abstract: 本发明公开了一种基于轧制补偿应力的冷却过程残余应力改善方法，涉及热轧板形控制技术领域。获取层流冷却后带钢的残余应力分布情况；以层流冷却后带钢残余应力分布情况作为调控目标，建立临界轧制补偿应力方程，并结合自平衡方程确定轧制过程中需要的轧制补偿应力。通过屈曲模型和能量法求解补偿应力下精轧出口带钢屈曲浪形函数，以此表征带钢的平直度，并利用有限元模拟带钢层流冷却后状态，对比分析确定采用轧制补偿应力方法对改善带钢平直度和内应力分布具有较好的效果。该方法无需改变冷却过程就能解决热轧带钢轧后层流冷却过程存在带钢平直度缺陷和应力分布不均的问题，达到改善残余应力分布的效果，减少带钢平直度缺陷。
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公开(公告)号：CN115374859B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202211016513.2
申请日：2022-08-24
Applicant: 东北大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/047 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供了一种针对非平衡、多类别的复杂工业数据的分类方法，涉及非平衡数据集分类技术领域。该方法针对工业数据具有遗传性、非线性、强耦合性的特点，提出将深度神经网络作为分类器，深度神经网络本身具有非常良好的非线性拟合能力，但其处理非平衡数据的能力不足，通过代价敏感学习对深度神经网络训练过程中不同类别的误差赋予不同的权重，构建的基于代价补偿的代价敏感深度神经网络弥补了深度神经网络处理不平衡数据的能力不足；本发明提出的基于代价补偿的代价敏感深度神经网络相比于基于采样方法的深度神经网络，分类性能更好、具有更低的少数类错误率且运行性能快，可以广泛地投入到工业生产当中。
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公开(公告)号：CN118180162A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410607839.5
申请日：2024-05-16
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/44 , G06F17/13 , G06F30/23 , G06F119/14 , G06F119/18
Abstract: 本发明公开了一种基于轧制补偿应力的冷却过程残余应力改善方法，涉及热轧板形控制技术领域。获取层流冷却后带钢的残余应力分布情况；以层流冷却后带钢残余应力分布情况作为调控目标，建立临界轧制补偿应力方程，并结合自平衡方程确定轧制过程中需要的轧制补偿应力。通过屈曲模型和能量法求解补偿应力下精轧出口带钢屈曲浪形函数，以此表征带钢的平直度，并利用有限元模拟带钢层流冷却后状态，对比分析确定采用轧制补偿应力方法对改善带钢平直度和内应力分布具有较好的效果。该方法无需改变冷却过程就能解决热轧带钢轧后层流冷却过程存在带钢平直度缺陷和应力分布不均的问题，达到改善残余应力分布的效果，减少带钢平直度缺陷。
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公开(公告)号：CN117463794B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311805552.5
申请日：2023-12-26
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于UFCT、MT及CT的多目标协同控制方法，涉及控制轧制技术领域，本发明具体包括CT、UFCT+CT、MT+CT及UFCT+MT+CT四种控制模式，通过即时自适应计算，根据当前带钢冷却特征参数及历史生产数据确定各区域的热流密度修正系数；然后进行预设定计算以及实时修正计算；若某样本通过超快冷高温计或中间高温计,则根据该高温计的实测温度和轧后冷却模型计算温度偏差实时调整当前区域的热流密度修正系数；每隔固定时间步长重复上述步骤直到当前带钢所有样本通过冷却区，实现整条带钢的单点或两点或以UFCT+MT+CT为目标的多点协同控制。
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公开(公告)号：CN119416590A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202510012063.7
申请日：2025-01-06
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/23 , B21D1/05 , B21C51/00 , G06T17/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种涉及力学多参数变化的带钢拉伸弯曲矫直计算方法，涉及矫直机领域。该方法综合考虑待矫直带钢内部的初始应力情况以及带钢在拉伸弯曲矫直过程中出现的不同应力状态，建立不同应力分布状态下带钢中性层的纵向应变与弯曲曲率的解析通式；在考虑带钢的板材强化及初始残余应力情况下，建立不同塑性应力分布状态下带钢的曲率解析通式；将带钢在不同弯曲辊组和矫直辊组下出现单侧塑性应力状态和双侧塑性应力状态的不同情况叠加，建立带钢发生拉伸弯曲矫直过程中总残余应变量的解析通式。本发明通过建立带钢拉伸弯曲矫直计算方法，准确掌握带钢在拉伸弯曲矫直过程的变化规律，以减少带钢缺陷，提高带钢质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117753795B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410174371.5
申请日：2024-02-07
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/00
Abstract: 本发明提供一种针对多钢种、多规格热轧产品的前馈控制方法，涉及钢铁轧制技术领域，本发明考虑了针对多钢种、多规格热轧产品的鲁棒控制，提出了采用聚类方法将多钢种、多规格的热轧产品聚类为不同的簇，并为每个簇选择一个最优预测模型；采用模型融合技术，将不同簇的模型进行融合；并根据预测质量和目标质量的残差，采用哈里斯鹰优化算法对各机架轧制参数进行前馈动态修正。本发明提出的针对多钢种、多规格热轧产品质量前馈控制方法弥补了传统方法的缺陷，提升了热轧生产的控制精度。
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公开(公告)号：CN115374858B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202211016250.5
申请日：2022-08-24
Applicant: 东北大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F16/215 , G06Q50/04 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供了基于混合集成模型的流程工业生产品质的智能诊断方法，涉及流程工业生产品质的诊断技术领域。该方法首先采集工业生产过程数据和生产品质数据，然后对采集的数据进行预处理并对生产品质划分类别、计算不平衡度，构建流程工业生产品质数据集，之后采用ADASYN‑RENN对数据集进行平衡采样，以采样后的数据集为基础，同时考虑模型融合的基分类器的性能和多样性，构建混合模型的基分类器候选池，通过对比不同候选分类器组合方式的分类性能，最后选取性能最优的分类器组合建立混合集成模型用于流程工业生产品质的智能诊断。该方法分类性能好、鲁棒性强，相比于其他数据驱动方法和现场机理模型具有更优异的诊断性能，可广泛投入到流程工业生产过程当中。
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公开(公告)号：CN117732886B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410174372.X
申请日：2024-02-07
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/00
Abstract: 本发明提出一种基于级联智能诊断的热轧质量预控制方法，属于金属轧制智能化控制技术领域；首先采集热轧过程数据和质量数据，将两者结合构建Xlsx格式原始数据集；并对构建的原始数据集进行预处理，得到用于建模的数据集；其次利用得到的建模数据集构建级联诊断结构中的第一级模型；然后利用得到的建模数据集构建级联诊断结构中的第二级模型；将训练好的级联诊断结构对热轧设定参数进行诊断，基于热轧设定参数的诊断结果，制定不同的控制策略，然后采用人工蜂鸟算法对热轧设定参数进行修正；本发明提出的一种基于级联智能诊断的热轧质量预控制方法诊断精度高，控制速度快，并且弥补了传统方法热轧设定方法的缺陷，可以广泛地投入到工业生产当中。
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公开(公告)号：CN115374859A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211016513.2
申请日：2022-08-24
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供了一种针对非平衡、多类别的复杂工业数据的分类方法，涉及非平衡数据集分类技术领域。该方法针对工业数据具有遗传性、非线性、强耦合性的特点，提出将深度神经网络作为分类器，深度神经网络本身具有非常良好的非线性拟合能力，但其处理非平衡数据的能力不足，通过代价敏感学习对深度神经网络训练过程中不同类别的误差赋予不同的权重，构建的基于代价补偿的代价敏感深度神经网络弥补了深度神经网络处理不平衡数据的能力不足；本发明提出的基于代价补偿的代价敏感深度神经网络相比于基于采样方法的深度神经网络，分类性能更好、具有更低的少数类错误率且运行性能快，可以广泛地投入到工业生产当中。
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公开(公告)号：CN118321400B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410749301.8
申请日：2024-06-12
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明属于柔性辊弯折技术领域，具体涉及一种柔性辊弯成型装置，包括设置在成型台上的成型机构、固定机构和限位机构；所述成型机构设置在成型台的中部，成型机构两外侧分别对称设有固定机构，固定机构的两外侧分别对称设有限位机构；成型机构、两个固定机构、两个限位机构呈“W”设置；两个限位机构相对设置；柔性辊穿入限位机构，固定机构和成型机构分别设置在柔性辊的两侧；所述成型机构包括弯折框和清理环，弯折框和清理环错位设置。通过设置挤压轴、摩擦块，对柔性辊水平方向进行固定；第一摩擦软垫和第二摩擦软垫，间接的对柔性辊进行固定，通过机构之间的配合，对柔性辊的水平方向和竖直方向进行固定，避免出现柔性辊发生偏移的现象。
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