-
公开(公告)号：CN118553354A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410707191.9
申请日：2024-06-03
Applicant: 东北大学
IPC: G16C60/00 , G06F30/23 , G06F119/14 , G06F119/08 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种轧制过程机架间带钢残余应力的解析建模方法，涉及热轧板形控制技术领域。本发明方法首先，通过研究热轧带钢温度、凸度和残余应力之间的耦合关系，并综合考虑随温度变化的非线性物性参数等因素，构建了轧制过程机架间带钢残余应力的解析模型；其次，通过对残余应力分布情况以及大小来判断带钢是否会出现平直度缺陷，再现了带钢在轧制过程中形成的板形缺陷；最后，本发明方法是基于轧制理论和机械动力学的解析建模，可有效避免实验导致的设备损耗及破坏，降低企业成本。
-
公开(公告)号：CN117219199A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311051866.0
申请日：2023-08-21
Applicant: 东北大学
IPC: G16C60/00 , G06F30/17 , G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/14 , G06F113/24
Abstract: 本发明设计一种冷轧板带材轧后翘曲缺陷的计算方法，涉及冷轧板带材板形计算领域；首先确定带钢几何尺寸、材料参数和轧制过程参数；其次，建立带钢轧前横断面形状的表达式，来确定入口宽度沿厚度方向的分布规律，再结合轧制力在入口厚度方向的分布规律，建立沿厚度方向分布的金属横向流动模型，最后得到带钢的出口宽度；最后将带钢沿厚度方向划分为若干条层，根据带钢各条层横向和纵向的延伸规律，建立板带材轧后翘曲缺陷残余应力计算模型，确定带钢内部残余应力厚度方向的分布规律，并计算翘曲变形的位移值；根据计算出的带钢内部残余应力值和带钢翘曲位移，为轧制现场提供科学、合理的调节意见，进而控制板带材轧后翘曲缺陷的发生。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117219199B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202311051866.0
申请日：2023-08-21
Applicant: 东北大学
IPC: G16C60/00 , G06F30/17 , G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/14 , G06F113/24
Abstract: 本发明设计一种冷轧板带材轧后翘曲缺陷的计算方法，涉及冷轧板带材板形计算领域；首先确定带钢几何尺寸、材料参数和轧制过程参数；其次，建立带钢轧前横断面形状的表达式，来确定入口宽度沿厚度方向的分布规律，再结合轧制力在入口厚度方向的分布规律，建立沿厚度方向分布的金属横向流动模型，最后得到带钢的出口宽度；最后将带钢沿厚度方向划分为若干条层，根据带钢各条层横向和纵向的延伸规律，建立板带材轧后翘曲缺陷残余应力计算模型，确定带钢内部残余应力厚度方向的分布规律，并计算翘曲变形的位移值；根据计算出的带钢内部残余应力值和带钢翘曲位移，为轧制现场提供科学、合理的调节意见，进而控制板带材轧后翘曲缺陷的发生。
-
公开(公告)号：CN117724433B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410174379.1
申请日：2024-02-07
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种基于多通道分布式深度集成预测的冷轧生产前馈控制方法，涉及钢铁生产的智能化核心技术领域，采集冷轧过程数据和质量检测设备的K个通道的冷轧产品质量数据，构建原始数据集；对经过预处理后的原始数据集按照预定的比例进行划分，得到训练集，留出集和测试集；使用训练集用来训练基学习器；采用分布式框架为每个通道的冷轧产品质量数据构建多通道分布式深度集成模型；使用多通道分布式深度集成模型对测试集进行预测得到K个通道的冷轧产品质量预测值；基于预测结果制定不同的控制策略；根据控制策略采用猎豹优化算法对多机架控制参数进行前馈修正，实现对冷轧生产的控制。本方法预测速度快，控制精度高，提升了冷轧生产的控制精度。
-
公开(公告)号：CN117171521A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311138499.8
申请日：2023-09-05
Applicant: 东北大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/214 , G06Q10/0639 , G06Q50/04
Abstract: 本发明提供一种针对缺陷检测的钢铁产品性能智能诊断方法，涉及钢铁检测技术领域，本发明首先对热轧带钢数据集进行标准化处理，然后生成少数类过采样技术和重复编辑近邻样本方法平衡训练数据，接着构建引入代价补偿因子的轻型梯度提升机，通过混沌哈里斯鹰优化方法确定最优代价补偿因子，最后用智能诊断模型对热轧带钢数据集进行诊断。
-
公开(公告)号：CN119747400A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510075700.5
申请日：2025-01-17
Applicant: 东北大学
Abstract: 本申请提出一种基于机理解析模型的轧机振动控制方法，属于金属轧制过程的振动控制技术领域，包括：确定轧机振动系统的能量传输路径，计算各能量传输路径的能量值，根据各能量传输路径的能量值，通过能量守恒定律计算发生振动的能量值；将发生振动的能量值作为求解动力学方程的边界条件，计算得到振动位移的机理表达式；对振动位移的机理表达式进行过程分析，得到不同状态下的轧制参数调整策略；以所述不同状态下的轧制参数调整策略对轧机振动系统进行轧机振动控制。本申请的控制方法，提升带钢的产品质量，提高了生产效率。
-
公开(公告)号：CN117724433A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410174379.1
申请日：2024-02-07
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种基于多通道分布式深度集成预测的冷轧生产前馈控制方法，涉及钢铁生产的智能化核心技术领域，采集冷轧过程数据和质量检测设备的K个通道的冷轧产品质量数据，构建原始数据集；对经过预处理后的原始数据集按照预定的比例进行划分，得到训练集，留出集和测试集；使用训练集用来训练基学习器；采用分布式框架为每个通道的冷轧产品质量数据构建多通道分布式深度集成模型；使用多通道分布式深度集成模型对测试集进行预测得到K个通道的冷轧产品质量预测值；基于预测结果制定不同的控制策略；根据控制策略采用猎豹优化算法对多机架控制参数进行前馈修正，实现对冷轧生产的控制。本方法预测速度快，控制精度高，提升了冷轧生产的控制精度。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.029 seconds)
