一种归一式板形目标曲线的设置方法

    公开(公告)号:CN115007656A

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202210516672.2

    申请日:2022-05-12

    Abstract: 本发明公开一种归一式板形目标曲线的设置方法,首先建立了高次项的板形目标曲线的初始表达式,并将其分成奇数项板形目标曲线和偶数项板形目标曲线。利用归一化算法对奇数项板形目标曲线和偶数项板形目标曲线计算值进行归一化处理,形成经归一化后的偶数项板形目标曲线系数和奇数项板形目标曲线系数。设定两种曲线的增益系数以实现板形目标曲线的放大功能。本发明方法获得的板形目标曲线方程的最终表达式具有可视化程度高、设置简单且易操作的特点,便于现场人员理解和使用。

    一种归一式板形目标曲线的设置方法

    公开(公告)号:CN115007656B

    公开(公告)日:2023-03-24

    申请号:CN202210516672.2

    申请日:2022-05-12

    Abstract: 本发明公开一种归一式板形目标曲线的设置方法,首先建立了高次项的板形目标曲线的初始表达式,并将其分成奇数项板形目标曲线和偶数项板形目标曲线。利用归一化算法对奇数项板形目标曲线和偶数项板形目标曲线计算值进行归一化处理,形成经归一化后的偶数项板形目标曲线系数和奇数项板形目标曲线系数。设定两种曲线的增益系数以实现板形目标曲线的放大功能。本发明方法获得的板形目标曲线方程的最终表达式具有可视化程度高、设置简单且易操作的特点,便于现场人员理解和使用。

    一种基于领域适应的零样本表格检索方法

    公开(公告)号:CN117851567A

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202410029914.4

    申请日:2024-01-09

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明的一种基于领域适应的零样本表格检索方法,包括:步骤1:获取WikiSQL数据集、SQUALL模板数据和NQTables数据集;步骤2:使用WikiSQL数据集训练查询转换器;步骤3:基于SQUALL模板数据和NQTables数据集,利用查询转换器构建表格检索器的训练数据;步骤4:设计表格检索器及其损失函数,采用训练数据对其进行训练;步骤5:采用训练好的表格检索器进行表格检索。本发明的零样本表格检索方法,有效地解决了零样本表格检索任务。在仅提供表格语料库的情况下,能够自动生成高质量的训练数据用于训练表格检索器。当用户的文本查询到来时,便能够有效、高效地从表格语料库中检索出目标表格提供给用户。

    一种冷连轧各机架出口板形预测可视化方法

    公开(公告)号:CN117019884B

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311286472.3

    申请日:2023-10-08

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明的一种冷连轧各机架出口板形预测可视化方法,包括:获取每个机架的现场轧制数据;根据第一机架的现场轧制数据建立第一机架的有限元模型,进行仿真实验提取稳定轧制阶段的带钢横截面节点数据;根据每个机架的轧辊几何数据、轧辊材料性能数据、轧制工艺参数、入口处的带钢宽向不同位置处的拉伸数据及上一机架的有限元模型的带钢横截面节点数据,建立当前机架的有限元模型;利用每一机架的有限元模型对三种板形执行机构进行控制变量实验,提取每一机架的有限元模型的带钢相对长度差数据并计算每一机架的三种板形执行机构的调控功效系数数据;利用每一机架的三种板形执行机构的调控功效系数建立多机架的出口带钢板形预测数学模型。

    获取SmartCrown轧机板形执行机构调控功效系数的方法

    公开(公告)号:CN116274403B

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202310537899.X

    申请日:2023-05-15

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明属于轧制过程自动化控制技术领域。具体涉及一种获取SmartCrown轧机板形执行机构调控功效系数的方法,包括:步骤1:采集带钢参数、轧制工艺参数以及SmartCrown轧机参数;步骤2:根据采集的参数建立SmartCrown轧机和带钢的三维弹塑性有限元模型;步骤3:制定针对不同板形执行机构的对照实验计划,利用三维弹塑性有限元模型对带钢轧制过程进行模拟实验;步骤4:建立板形执行机构的板形调控功效系数计算模型;步骤5:提取各模拟实验稳定轧制阶段带钢长度数据,根据板形调控功效系数计算模型,计算获得各板形执行机构的调控功效系数曲线。本发明方法成本低、可操作性强,为提高带材的板形质量提供帮助,可进一步提高产品质量。

    一种GPU上的多维KD树优化方法

    公开(公告)号:CN113204559B

    公开(公告)日:2023-07-28

    申请号:CN202110569679.6

    申请日:2021-05-25

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提供一种GPU上的多维KD树优化方法,用于在GPU中加速KD索引的构建与查询过程;本发明从待划分数据集的全体出发,将传统KD树上的二等分划分操作视作一种可分配资源,并将这种资源称之为额度,从如何有效分配额度资源的角度,提出了一种GPU上优化KD树构建与查询过程的新方法和新技术;基于额度分配策略,贪心划分策略,通过提高每次排序的利用率,获得了更大的划分效率,加速了KD树构建过程,降低了KD树的深度;利用学习索引的思想优化了中间节点的参数访问方式,有效降低了批量查询过程中线程束的分化状况,优化了批量查询的性能。

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