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公开(公告)号：CN113850491B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202111094025.9
申请日：2021-09-17
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06Q10/06 , G06F30/20 , G06Q50/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供一种连退同品规带钢排产优化方法，属于金属材料加工信息技术领域。所述方法包括：根据当前连退排产计划，获取要优化的n卷同品规待退火带钢及与其不同品规的前一卷待退火带钢的板形数据；根据获取的板形数据，拟合出各卷带钢的二次板形曲线，并对所获得的二次板形曲线的一次项系数进行积分，得到各卷带钢头、尾部积分值；分别将n卷同品规待退火带钢的头部积分值与不同品规的前一卷待退火带钢的尾部积分值进行对比，确定该批次同品规待退火带钢排产计划的首卷；根据剩余n‑1卷同品规待退火带钢的头、尾部积分值，使用思维进化算法对剩余同品规待退火带钢进行排序。采用本发明，能够有效降低同品规带钢在连退过程中发生跑偏的风险。
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公开(公告)号：CN112861394A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110068183.0
申请日：2021-01-19
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/23 , G06N3/00 , G06N3/12 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传粒子群算法的冷轧轧辊磨削量优化方法及系统，该方法包括：获取待优化磨削量的冷轧轧辊的原始疲劳曲线和轧辊参数；对原始疲劳曲线进行转化处理，通过对疲劳曲线进行平移叠加操作，获得待优化磨削量的冷轧轧辊的疲劳累积曲线；基于遗传粒子群算法，根据疲劳累积曲线和轧辊参数，结合待优化磨削量的冷轧轧辊的工艺参数，求解待优化磨削量的冷轧轧辊的最优磨削量，以在保证冷轧轧辊疲劳程度安全的情况下，对冷轧轧辊磨削量进行优化。本发明的方法收敛速度快，能有效降低冷轧轧辊磨削量，可以满足现场应用条件，降低冷轧轧辊消耗，达到节约资源、降低成本的目的。
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公开(公告)号：CN112949028B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202110099824.9
申请日：2021-01-25
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/20 , B21B38/00 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于极限静摩擦力矩的冷轧轧机打滑判定方法，属于自动化轧制技术领域。该方法首先从数据采集平台实时获取轧制数据，根据轧制转矩公式计算相应的轧制转矩；其次根据辊缝区简化轧制力公式计算前滑区和后滑区的轧制力；根据摩擦力公式计算前滑区和后滑区的单位静摩擦力；根据力矩公式积分计算前滑区和后滑区的极限静摩擦力矩。由于极限静摩擦力矩是工作辊与轧件发生相对滑动时的最大静摩擦力矩，将其与轧制转矩进行比较，若连续多次大于轧制转矩，则判定工作辊处于打滑状态。本发明从极限静摩擦力矩与轧制转矩的关系出发，对冷连轧轧机工作辊打滑进行判断，该方法可应用于生产实际，减少发生打滑事故可能性的同时保证了生产效率。
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公开(公告)号：CN113837603B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202111116168.5
申请日：2021-09-23
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06Q10/06 , G06F30/27 , G06N3/00 , G06Q50/04 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供一种酸轧排产优化方法，属于金属材料的加工信息技术领域。所述方法包括：选出需进行下一步生产的钢卷，对其进行质量审核，将审核合格的钢卷按照板宽由宽到窄进行初排序；对初排序的生产计划进行筛选，将板宽差值较小的相邻两卷钢卷取出，组合成为一组；根据轧制过程中相邻钢卷的辊缝差需合理过渡的规则建立辊缝数学模型，对筛选出的板宽相近的若干组钢卷按照建立的辊缝数学模型重新排序；利用PSO算法求解所述辊缝数学模型，得到使得整个生产计划辊缝值变化量最小的生产计划。采用本发明，能够减少轧制过程中钢卷的变规格风险，在提高生产效率的同时能够保证产品质量。
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公开(公告)号：CN113850491A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111094025.9
申请日：2021-09-17
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06Q10/06 , G06F30/20 , G06Q50/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供一种连退同品规带钢排产优化方法，属于金属材料加工信息技术领域。所述方法包括：根据当前连退排产计划，获取要优化的n卷同品规待退火带钢及与其不同品规的前一卷待退火带钢的板形数据；根据获取的板形数据，拟合出各卷带钢的二次板形曲线，并对所获得的二次板形曲线的一次项系数进行积分，得到各卷带钢头、尾部积分值；分别将n卷同品规待退火带钢的头部积分值与不同品规的前一卷待退火带钢的尾部积分值进行对比，确定该批次同品规待退火带钢排产计划的首卷；根据剩余n‑1卷同品规待退火带钢的头、尾部积分值，使用思维进化算法对剩余同品规待退火带钢进行排序。采用本发明，能够有效降低同品规带钢在连退过程中发生跑偏的风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113837603A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111116168.5
申请日：2021-09-23
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06Q10/06 , G06F30/27 , G06N3/00 , G06Q50/04 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供一种酸轧排产优化方法，属于金属材料的加工信息技术领域。所述方法包括：选出需进行下一步生产的钢卷，对其进行质量审核，将审核合格的钢卷按照板宽由宽到窄进行初排序；对初排序的生产计划进行筛选，将板宽差值较小的相邻两卷钢卷取出，组合成为一组；根据轧制过程中相邻钢卷的辊缝差需合理过渡的规则建立辊缝数学模型，对筛选出的板宽相近的若干组钢卷按照建立的辊缝数学模型重新排序；利用PSO算法求解所述辊缝数学模型，得到使得整个生产计划辊缝值变化量最小的生产计划。采用本发明，能够减少轧制过程中钢卷的变规格风险，在提高生产效率的同时能够保证产品质量。
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公开(公告)号：CN112949028A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110099824.9
申请日：2021-01-25
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/20 , B21B38/00 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于极限静摩擦力矩的冷轧轧机打滑判定方法，属于自动化轧制技术领域。该方法首先从数据采集平台实时获取轧制数据，根据轧制转矩公式计算相应的轧制转矩；其次根据辊缝区简化轧制力公式计算前滑区和后滑区的轧制力；根据摩擦力公式计算前滑区和后滑区的单位静摩擦力；根据力矩公式积分计算前滑区和后滑区的极限静摩擦力矩。由于极限静摩擦力矩是工作辊与轧件发生相对滑动时的最大静摩擦力矩，将其与轧制转矩进行比较，若连续多次大于轧制转矩，则判定工作辊处于打滑状态。本发明从极限静摩擦力矩与轧制转矩的关系出发，对冷连轧轧机工作辊打滑进行判断，该方法可应用于生产实际，减少发生打滑事故可能性的同时保证了生产效率。
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公开(公告)号：CN112926146B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110090836.5
申请日：2021-01-22
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , B21B38/00 , G06F119/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种针对冷轧轧辊的在线疲劳预测方法及系统，该方法包括：获取轧机的轧辊参数和轧制工艺参数；基于影响函数法，建立轧机辊系弹性变形模型，通过轧机辊系弹性变形模型，计算轧辊的辊间接触压力分布；根据辊间接触压力分布，计算轧辊接触区的赫兹应力和接触半宽；根据轧辊接触区的赫兹应力和接触半宽，计算轧辊内部的三向应力；根据轧辊内部的三向应力得到最大切应力分布，结合非线性疲劳积累模型，建立轧辊疲劳预测模型，通过该轧辊疲劳预测模型对轧辊疲劳状态进行预测。本发明能够对冷轧轧辊的疲劳状态进行预测，减少疲劳事故的发生，进而有效保证生产效率，降低生产成本。
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公开(公告)号：CN112861394B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202110068183.0
申请日：2021-01-19
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/23 , G06N3/00 , G06N3/12 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传粒子群算法的冷轧轧辊磨削量优化方法及系统，该方法包括：获取待优化磨削量的冷轧轧辊的原始疲劳曲线和轧辊参数；对原始疲劳曲线进行转化处理，通过对疲劳曲线进行平移叠加操作，获得待优化磨削量的冷轧轧辊的疲劳累积曲线；基于遗传粒子群算法，根据疲劳累积曲线和轧辊参数，结合待优化磨削量的冷轧轧辊的工艺参数，求解待优化磨削量的冷轧轧辊的最优磨削量，以在保证冷轧轧辊疲劳程度安全的情况下，对冷轧轧辊磨削量进行优化。本发明的方法收敛速度快，能有效降低冷轧轧辊磨削量，可以满足现场应用条件，降低冷轧轧辊消耗，达到节约资源、降低成本的目的。
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公开(公告)号：CN112926146A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110090836.5
申请日：2021-01-22
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , B21B38/00 , G06F119/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种针对冷轧轧辊的在线疲劳预测方法及系统，该方法包括：获取轧机的轧辊参数和轧制工艺参数；基于影响函数法，建立轧机辊系弹性变形模型，通过轧机辊系弹性变形模型，计算轧辊的辊间接触压力分布；根据辊间接触压力分布，计算轧辊接触区的赫兹应力和接触半宽；根据轧辊接触区的赫兹应力和接触半宽，计算轧辊内部的三向应力；根据轧辊内部的三向应力得到最大切应力分布，结合非线性疲劳积累模型，建立轧辊疲劳预测模型，通过该轧辊疲劳预测模型对轧辊疲劳状态进行预测。本发明能够对冷轧轧辊的疲劳状态进行预测，减少疲劳事故的发生，进而有效保证生产效率，降低生产成本。
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