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公开(公告)号：CN118395830A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410287119.5
申请日：2024-03-13
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06F30/17 , G06F18/2433 , G06N3/006 , G06N3/126 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及数字孪生领域，特别是指一种基于代理模型的矫直机生产过程可视化分析方法及装置，方法包括：根据矫直机参数建立辊式矫直机有限元模型；根据钢板生产工艺参数以及有限元模型，得到矫直过程的钢板应力参数数据；根据预处理后的钢板应力参数数据构建钢板应力状态预测代理模型，得到代理模型预测结果；根据代理模型预测结果以及矫直机数字孪生平台，实现钢板矫直生产过程应力状态的动态实时映射。本发明利用有限元仿真建模获取了实际生产过程中难以在线测量的数据，为建立代理模型提供了完整的数据集。通过开发矫直机数字孪生平台，提高了钢板矫直生产过程的透明度，同时也为操作人员提供了强大的交互能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117055487B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311077624.9
申请日：2023-08-24
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于机理数据混合驱动的二辊斜轧穿孔参数优化方法，包括：获取二辊斜轧穿孔生产工序的生产过程数据；其中，生产过程数据包括：生产工艺参数、毛管质量参数和穿孔参数的实际值；基于毛管质量参数筛选出符合预设要求的样本，并计算出每一样本的穿孔参数的实际值与机理模型设定值之间的偏差数据；基于所述生产工艺参数和所述偏差数据训练预设的偏差预测模型；基于待加工管坯的生产工艺参数，利用机理模型，结合训练好的偏差预测模型，得到待加工管坯穿孔时的最优工艺参数。与传统的机理模型设定方法相比，该方法充分利用了现场的实际生产数据，实现了对传统机理模型的迭代优化，提升了设定精度，进一步地提升了毛管的外径控制精度。
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公开(公告)号：CN117055487A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311077624.9
申请日：2023-08-24
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于机理数据混合驱动的二辊斜轧穿孔参数优化方法，包括：获取二辊斜轧穿孔生产工序的生产过程数据；其中，生产过程数据包括：生产工艺参数、毛管质量参数和穿孔参数的实际值；基于毛管质量参数筛选出符合预设要求的样本，并计算出每一样本的穿孔参数的实际值与机理模型设定值之间的偏差数据；基于所述生产工艺参数和所述偏差数据训练预设的偏差预测模型；基于待加工管坯的生产工艺参数，利用机理模型，结合训练好的偏差预测模型，得到待加工管坯穿孔时的最优工艺参数。与传统的机理模型设定方法相比，该方法充分利用了现场的实际生产数据，实现了对传统机理模型的迭代优化，提升了设定精度，进一步地提升了毛管的外径控制精度。
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公开(公告)号：CN119202964A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411101671.7
申请日：2024-08-12
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06Q10/0639 , G06Q50/04 , B21B38/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Stacking融合多模型的无缝钢管生产监测与异常追溯方法，属于机械自动化控制技术领域，该方法包括：获取历史生产过程中的生产过程数据；筛选出优秀样本数据；对优秀样本数据进行预处理，并采用基于Stacking融合多模型的降维算法对其进行降维处理，得到对应的特征矩阵；实时采集当前生产过程中的生产过程数据；对实时数据进行预处理，并采用基于Stacking融合多模型的降维算法对其进行降维处理，得到对应的特征矩阵；基于此，判断当前生产过程是否异常，并在出现异常时进行异常追溯。本发明能够实现无缝钢管生产的在线监测和异常追溯，提高无缝钢管的生产效率和产品合格率。
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公开(公告)号：CN118395830B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202410287119.5
申请日：2024-03-13
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06F30/17 , G06F18/2433 , G06N3/006 , G06N3/126 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及数字孪生领域，特别是指一种基于代理模型的矫直机生产过程可视化分析方法及装置，方法包括：根据矫直机参数建立辊式矫直机有限元模型；根据钢板生产工艺参数以及有限元模型，得到矫直过程的钢板应力参数数据；根据预处理后的钢板应力参数数据构建钢板应力状态预测代理模型，得到代理模型预测结果；根据代理模型预测结果以及矫直机数字孪生平台，实现钢板矫直生产过程应力状态的动态实时映射。本发明利用有限元仿真建模获取了实际生产过程中难以在线测量的数据，为建立代理模型提供了完整的数据集。通过开发矫直机数字孪生平台，提高了钢板矫直生产过程的透明度，同时也为操作人员提供了强大的交互能力。
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公开(公告)号：CN118291902A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410204329.3
申请日：2024-02-23
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明涉及数字孪生技术领域，特别是指一种基于CFD的热浸镀锌炉鼻子数字孪生监控方法及系统。基于CFD的热浸镀锌炉鼻子数字孪生监控方法包括：获取生产实时数据以及CAD图纸数据，采用数字孪生技术进行模型构建，获得热浸镀锌炉鼻子数字孪生模型；基于计算流体力学，根据生产实时数据进行仿真模拟，根据生产情况仿真结果，通过Prophet‑GAN模型进行数据生成热浸镀锌炉鼻子监控信息；将热浸镀锌炉鼻子监控信息输入热浸镀锌炉鼻子数字孪生模型，获得监控结果；根据预设报警阈值判断，当监控校验结果为异常，发出异常警报；将异常警报输入显示器显示；当监控校验结果为正常，继续进行实时监控。本发明是一种基于数字孪生技术的实时且高效地热浸镀锌炉鼻子监控方法。
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