公开(公告)号：CN118904931A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202411205720.1

申请日：2024-08-30

Applicant: 河北工程大学

Inventor： 杨彦博 ,  许庆龙 ,  张明 ,  黄自豪 ,  沈启凡 ,  刘晓立

IPC: B21B37/58 ,  B21B37/16

Abstract: 本发明涉及一种两道次冷轧变厚度板轧制调节方法，包括：获取变厚度轧制的参数，所述参数包括：工艺参数、板带参数和轧机参数；基于所述参数，获取过渡区的实际斜率；将所述实际斜率与预设斜率进行比较，若所述实际斜率大于预设斜率，则分配轧制比例，通过两次轧制完成板材厚度控制，否则通过一次轧制完成板材厚度控制。本发明根据过渡段的长度和相邻等厚段的厚度差来判断是否能实现一次轧制成形，若不满足一次轧制成形条件，通过控制压下率分配轧制比例，进行两道次轧制，从而实现出口各等厚度段及各过渡段衔接良好和板形良好的目的。

公开(公告)号：CN117034784A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202311219239.3

申请日：2023-09-21

Applicant: 河北工程大学

Inventor： 张明 ,  杨彦博 ,  王成梁 ,  张科

IPC: G06F30/27 ,  G06F119/02 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种非稳态轧制下热轧变形区动态力学参数的建模方法，属于热轧振动分析技术领域；本发明包括以下步骤：步骤一：通过CNN提取数据特征；步骤二：通过BN算法对数据进行处理，提高训练速度、抑制梯度消失和减少过拟合；步骤三：通过LSTM提取时间序列数据信号，构件轧制变形区动态力学参数预测模型。本发明针对现有的轧制变形区力学预测模型多为传统机理模型和稳态数据模型难以适应多变量、强耦合、非线性的复杂轧制环境的难题，提出了深度学习视域下数据驱动的CNN‑BN‑LSTM轧制变形区动态力学参数预测模型。

公开(公告)号：CN117150926A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202311219236.X

申请日：2023-09-21

Applicant: 河北工程大学

Inventor： 张明 ,  杨彦博 ,  陈浩炎 ,  张科

IPC: G06F30/27 ,  G06F119/02 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种变工况下热轧轧制变形区动态力学参数的建模方法，属于热轧振动分析技术领域；本发明包括以下步骤：步骤一：通过CNN提取数据特征；步骤二：通过BN算法对数据进行处理，提高训练速度、抑制梯度消失和减少过拟合；步骤三：通过LSTM提取时间序列数据信号，构件轧制变形区动态力学参数预测模型。本发明针对现有的轧制变形区力学预测模型多为传统机理模型和稳态数据模型难以适应多变量、强耦合、非线性的复杂轧制环境的难题，提出了深度学习视域下数据驱动的CNN‑BN‑LSTM轧制变形区动态力学参数预测模型。