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公开(公告)号：CN114386325B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202111615109.2
申请日：2021-12-27
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于规则寻优的带钢力学性能预报方法，包括：收集带钢的特征变量和力学性能，形成样本库，并计算每一特征变量对力学性能的贡献度；从高到低选取总贡献度为预设值的前预设数量的特征变量作为规则组成特征，并计算其标准差；将各规则组成特征与各规则组成特征的标准差阈值进行组合，得到多种不同的规则；计算每一个规则下的带钢力学性能预测命中率，将命中率最高的规则作为最优规则并记录；利用最优规则进行带钢力学性能预测，得到预测结果。本发明提供的方法不仅有很强的泛化能力，可以对带钢力学性能进行准确预报，还能指导现场生产，反应现场数据采集系统的异常问题。
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公开(公告)号：CN110569566B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201910766062.6
申请日：2019-08-19
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/20 , G06N3/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种板带力学性能预测方法，在提高模型预测精度和泛化能力的同时，实现了力学性能预测结果的准确性评价。方法包括：采集板带力学性能相关数据，利用采集的数据训练多个描述样本间差异性的力学性能预测子模型；其中，不同的力学性能预测子模型的结构相同，各个力学性能预测子模型具有独立的模型参数；获取待测样本，采用多个力学性能预测子模型分别对待测样本力学性能进行预测；对每一个力学性能预测子模型的预测结果的准确性进行评价，选取准确性值最高的力学性能预测子模型作为目标子模型；输出目标子模型的预测结果作为最终力学性能预测值，利用目标子模型的准确性值对最终力学性能预测值进行评价。本发明涉及板带力学性能预测领域。
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公开(公告)号：CN110569566A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910766062.6
申请日：2019-08-19
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种板带力学性能预测方法，在提高模型预测精度和泛化能力的同时，实现了力学性能预测结果的准确性评价。方法包括：采集板带力学性能相关数据，利用采集的数据训练多个描述样本间差异性的力学性能预测子模型；其中，不同的力学性能预测子模型的结构相同，各个力学性能预测子模型具有独立的模型参数；获取待测样本，采用多个力学性能预测子模型分别对待测样本力学性能进行预测；对每一个力学性能预测子模型的预测结果的准确性进行评价，选取准确性值最高的力学性能预测子模型作为目标子模型；输出目标子模型的预测结果作为最终力学性能预测值，利用目标子模型的准确性值对最终力学性能预测值进行评价。本发明涉及板带力学性能预测领域。
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公开(公告)号：CN113239562B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202110573816.3
申请日：2021-05-25
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种带钢全板面力学性能预测方法，属于带钢力学性能预测技术领域。所述方法包括：建立力学性能预测模型，利用建立的力学性能预测模型预测带钢目标取样点的力学性能；计算带钢板面其他位置相对于目标取样点的温度偏差；利用建立的力学性能预测模型挖掘温度工艺对力学性能的影响规律；利用得到的影响规律，结合带钢板面其他位置相对于目标取样点的温度偏差，确定带钢板面其他位置相对于目标取样点的力学性能偏差；将力学性能偏差和目标取样点的力学性能叠加，得到带钢板面其他位置的力学性能。采用本发明能够在提高带钢全板面性能预测效率的同时，也提高了特殊工艺下力学性能预测的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114386325A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111615109.2
申请日：2021-12-27
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于规则寻优的带钢力学性能预报方法，包括：收集带钢的特征变量和力学性能，形成样本库，并计算每一特征变量对力学性能的贡献度；从高到低选取总贡献度为预设值的前预设数量的特征变量作为规则组成特征，并计算其标准差；将各规则组成特征与各规则组成特征的标准差阈值进行组合，得到多种不同的规则；计算每一个规则下的带钢力学性能预测命中率，将命中率最高的规则作为最优规则并记录；利用最优规则进行带钢力学性能预测，得到预测结果。本发明提供的方法不仅有很强的泛化能力，可以对带钢力学性能进行准确预报，还能指导现场生产，反应现场数据采集系统的异常问题。
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公开(公告)号：CN119089319A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411126892.X
申请日：2024-08-16
Applicant: 北京科技大学 , 北京京杰锐思技术开发有限公司
IPC: G06F18/243 , G06F18/211 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林算法的热镀锌镀层厚度预测方法，涉及热镀锌钢卷生产技术领域，预测方法包括：通过热镀锌工艺生产热镀锌钢卷，并获取热镀锌工艺生产历史数据；对历史数据进行预处理并消除测厚仪时滞；基于机理和相关系数进行特征筛选；建立随机森林网络镀层厚度预测模型并训练；对随机森林网络镀层厚度预测模型的准确性和适用性进行验证和判定；若模型预测精度未达到要求，则优化预测模型参数；若达到要求，则将预测模型投入使用；输出锌层厚度预测值。本发明改善了镀锌板锌层厚度控制中检测的时滞问题，优化了工艺参数调节以及厚度目标控制。
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公开(公告)号：CN114386196B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202210044732.5
申请日：2022-01-14
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/17 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种板带力学性能预测准确性评估方法，属于板带力学性能预测技术领域。所述方法包括：S101，确定训练集中每个训练样本与其余训练样本间的相似度特征和力学性能误差标签；S102，利用S101中得到的相似度特征和力学性能误差标签训练力学性能预测准确性评估模型；S103，确定待预测样本与训练集中各训练样本间的相似度特征；S104，将S103中得到的相似度特征作为输入，利用训练好的力学性能预测准确性评估模型估计所述待预测样本的力学性能预测准确性。采用本发明，能够为基于数据驱动的热轧板带力学性能预测提供一种力学性能预测结果准确性评估指标，从而为现场取样提供指导，大幅降低质量异议的风险。
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公开(公告)号：CN114386196A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210044732.5
申请日：2022-01-14
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/17 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种板带力学性能预测准确性评估方法，属于板带力学性能预测技术领域。所述方法包括：S101，确定训练集中每个训练样本与其余训练样本间的相似度特征和力学性能误差标签；S102，利用S101中得到的相似度特征和力学性能误差标签训练力学性能预测准确性评估模型；S103，确定待预测样本与训练集中各训练样本间的相似度特征；S104，将S103中得到的相似度特征作为输入，利用训练好的力学性能预测准确性评估模型估计所述待预测样本的力学性能预测准确性。采用本发明，能够为基于数据驱动的热轧板带力学性能预测提供一种力学性能预测结果准确性评估指标，从而为现场取样提供指导，大幅降低质量异议的风险。
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公开(公告)号：CN113239562A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110573816.3
申请日：2021-05-25
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种带钢全板面力学性能预测方法，属于带钢力学性能预测技术领域。所述方法包括：建立力学性能预测模型，利用建立的力学性能预测模型预测带钢目标取样点的力学性能；计算带钢板面其他位置相对于目标取样点的温度偏差；利用建立的力学性能预测模型挖掘温度工艺对力学性能的影响规律；利用得到的影响规律，结合带钢板面其他位置相对于目标取样点的温度偏差，确定带钢板面其他位置相对于目标取样点的力学性能偏差；将力学性能偏差和目标取样点的力学性能叠加，得到带钢板面其他位置的力学性能。采用本发明能够在提高带钢全板面性能预测效率的同时，也提高了特殊工艺下力学性能预测的精度。
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