一种UCM轧机板形执行机构调控功效系数获取方法

    公开(公告)号:CN112916624B

    公开(公告)日:2022-09-16

    申请号:CN202110125458.X

    申请日:2021-01-29

    Abstract: 本发明公开了一种UCM轧机板形执行机构调控功效系数获取方法,该UCM轧机板形执行机构调控功效系数获取方法具体步骤如下:步骤一:获取带钢参数、轧制工艺参数和UCM轧机参数,步骤二:构建板形执行机构的调控功效系数计算获取模型,步骤三:构建轧机和带钢的三维弹塑性有限元模型,步骤四:利用所述三维弹塑性有限元模型对带钢轧制进行仿真模拟,提取稳定轧制阶段带钢的厚度和长度数据。该UCM轧机板形执行机构调控功效系数获取方法,提高了UCM轧机三维有限元模型的精度和稳定性,具有较强的可移植性,可针对不同尺寸和种类的冷热轧生产线进行板形控制研究,具有成本低、可操作性强等特点,且具有更强的适用。

    一种UCM轧机辊系横纵刚度特性曲线的获取方法

    公开(公告)号:CN113275387B

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202110126650.0

    申请日:2021-01-29

    Abstract: 本发明公开了一种UCM轧机辊系横纵刚度特性曲线的获取方法,该UCM轧机辊系横纵刚度特性曲线的获取方法具体步骤如下:步骤一:获取带钢参数、轧制工艺参数和轧机参数,步骤二:建立UCM轧机辊系横纵刚度系数计算模型,步骤三:构建UCM轧机和带钢的三维弹塑性有限元模型,步骤四:利用有限元模型对带钢轧制进行仿真模拟,提取稳定轧制阶段轧制力、带钢厚度数据,步骤五:根据所获模拟计算数据,分别计算轧制力与带钢厚度、凸度的回归方程。该UCM轧机辊系横纵刚度特性曲线的获取方法提高了UCM轧机三维有限元模型的精度和稳定性,具有较强的可移植性,可针对不同尺寸的UCM轧机进行刚度特性曲线计算和分析,具有成本低、可操作性强等特点。

    一种UCM轧机辊系横纵刚度特性曲线的获取方法

    公开(公告)号:CN113275387A

    公开(公告)日:2021-08-20

    申请号:CN202110126650.0

    申请日:2021-01-29

    Abstract: 本发明公开了一种UCM轧机辊系横纵刚度特性曲线的获取方法,该UCM轧机辊系横纵刚度特性曲线的获取方法具体步骤如下:步骤一:获取带钢参数、轧制工艺参数和轧机参数,步骤二:建立UCM轧机辊系横纵刚度系数计算模型,步骤三:构建UCM轧机和带钢的三维弹塑性有限元模型,步骤四:利用有限元模型对带钢轧制进行仿真模拟,提取稳定轧制阶段轧制力、带钢厚度数据,步骤五:根据所获模拟计算数据,分别计算轧制力与带钢厚度、凸度的回归方程。该UCM轧机辊系横纵刚度特性曲线的获取方法提高了UCM轧机三维有限元模型的精度和稳定性,具有较强的可移植性,可针对不同尺寸的UCM轧机进行刚度特性曲线计算和分析,具有成本低、可操作性强等特点。

    一种UCM轧机板形执行机构调控功效系数获取方法

    公开(公告)号:CN112916624A

    公开(公告)日:2021-06-08

    申请号:CN202110125458.X

    申请日:2021-01-29

    Abstract: 本发明公开了一种UCM轧机板形执行机构调控功效系数获取方法,该UCM轧机板形执行机构调控功效系数获取方法具体步骤如下:步骤一:获取带钢参数、轧制工艺参数和UCM轧机参数;步骤二:构建板形执行机构的调控功效系数计算获取模型;步骤三:构建轧机和带钢的三维弹塑性有限元模型;步骤四:利用所述三维弹塑性有限元模型对带钢轧制进行仿真模拟,提取稳定轧制阶段带钢的厚度和长度数据。该UCM轧机板形执行机构调控功效系数获取方法,提高了UCM轧机三维有限元模型的精度和稳定性,具有较强的可移植性,可针对不同尺寸和种类的冷热轧生产线进行板形控制研究,具有成本低、可操作性强等特点,且具有更强的适用性。

    一种基于记忆选择机制的传动装置混合故障分离方法

    公开(公告)号:CN114360576B

    公开(公告)日:2025-04-22

    申请号:CN202210052066.X

    申请日:2022-01-18

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提出了一种基于记忆选择机制的传动装置混合故障分离方法,将目标传动装置故障声音从多种混合传动装置故障声音中分离出来,且获取实验数据无需接触式测量传动装置,具体步骤如下,步骤1传动装置故障声音编码网络,步骤2长期记忆存储模块;步骤3传动装置故障声音分离网络;其中长期记忆存储模块串联第一部分和第二部分两个网络,用于存储并更新传动装置故障声音编码网络的输出声音信号,并将最新存储的声音信号输入到传动装置故障声音分离网络的部分。本发明对训练数据量依赖小,可以学习并记忆存储多种类传动装置故障声音信号特征,并基于声纹靶向地精准分离目标种类传动装置故障声音,系统整体鲁棒性与抗干扰能力强。

    一种基于SE模块轻量级网络的带钢表面缺陷检测方法

    公开(公告)号:CN119251170A

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202411312084.2

    申请日:2024-09-20

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明的一种基于SE模块轻量级网络的带钢表面缺陷检测方法,包括:对现有的NEU‑CLS热轧带钢表面缺陷数据集进行预处理,制作缺陷图片数据集;从缺陷图片数据集中随机抽取10%的图片作为测试集,其余的图片按照8比2的比例划分为训练集和验证集;建立基于压缩激励模块的轻量级残差网络;将训练集输入到基于压缩激励模块的轻量级残差网络,进行训练,同时通过测试集对网络的准确度进行验证;将训练好的基于压缩激励模块的轻量级残差网络部署到开发板,通过开发板的摄像头采集验证集中的缺陷图片对缺陷进行判定,得到判定结果。

    一种热轧高牌号取向硅钢板的板形控制方法

    公开(公告)号:CN118681928B

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202411173128.8

    申请日:2024-08-26

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明的一种热轧高牌号取向硅钢板的板形控制方法,包括:将铸坯加热至1250℃~1320℃,预热段总加热时间为3.5h~4h,均热段的时间为1.5h~2h,总在炉时间为5h~5.5h;粗轧工序采用1+1+3道次轧制,前三个道次采用大压下率,每道次压下率≥20%;轧辊冷却水不开启,终轧温度>1140℃;精轧过程中各机架遵循等比例凸度控制原则,F1~F3机架为CVC辊,F4~F7机架为平辊,求解各机架最优的弯辊力和CVC辊的窜辊设定值,以优化硅钢精轧过程的板形控制参数;精轧时开轧温度为1040℃~1070℃,终轧温度为890℃~930℃,目标凸度为20um~40um;对从精轧机组出来的硅钢带进行层流冷却;对经过层流冷却的硅钢进行卷曲,卷曲温度不低于550℃。

    一种基于CVC轧机热凸度对工作辊辊形预测的方法

    公开(公告)号:CN117787066B

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202410210705.X

    申请日:2024-02-27

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明的一种基于CVC轧机热凸度对工作辊辊形预测的方法,包括:采集带钢参数、轧制工艺参数、冷却水参数、CVC轧机参数和工作辊温度数据;根据CVC轧机参数建立CVC工作辊的三维热凸度有限元模型;计算轧制过程中工作辊与带钢、空气、冷却水的对流换热系数,将对流换热系数施加到三维热凸度有限元模型中,进行有限元仿真实验;调整三维热凸度有限元模型的温度边界条件,使得有限元仿真实验的工作辊温度数据曲线与现场实测的工作辊温度数据曲线一致;基于调整后的三维热凸度有限元模型进行有限元仿真实验,提取不同时间节点的工作辊表面热膨胀量横向分布数据,与初始CVC工作辊辊形曲线拟合得到新的工作辊辊形曲线。

    一种融合ILQ理论和机器学习的活套-厚度控制方法

    公开(公告)号:CN117718335B

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202311866697.6

    申请日:2023-12-29

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明公开了一种融合ILQ理论和机器学习的活套‑厚度控制方法,所属技术领域为轧制技术控制领域,包括:基于热连轧活套装置的工作过程获取起套和落套阶段的轧制参数和恒张力轧制阶段的相关工艺参数;构建GA‑BP预测模型,基于所述GA‑BP预测模型对所述起套和落套阶段的轧制参数进行计算,获得最优轧制参数;基于所述最优轧制参数设计ILQ控制器,基于所述ILQ控制器对活套‑厚度进行控制。本发明能够有效地消除轧制过程中活套角度和张力震荡,进而减少热轧板带平直度、凸度过大等板形缺陷,提高产品厚度精度,优化板形截面形状。

Patent Agency Ranking