公开(公告)号：CN113987949A

公开(公告)日：2022-01-28

申请号：CN202111294570.2

申请日：2021-11-03

Applicant: 燕山大学

Inventor： 陈树宗 ,  侯佳琦 ,  华长春 ,  白佳丽 ,  李军朋 ,  白芸松

IPC: G06F30/27 ,  G06K9/62 ,  G06N3/00 ,  G16C20/20 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及一种基于数据驱动的板带钢变形抗力预测方法，属于板带钢生产过程控制技术领域，包括3个步骤：采集样本的输入数据，并根据公式计算样本的输出数据；对步骤1的样本数据进行预处理；构建预测变形抗力的GWO‑SVR模型，并进行模型测试。本发明充分利用生产数据对变形抗力进行预测，无需进行离线测试和增加硬件成本，解决了轧制变形抗力计算精度低导致整个模型系统设定精度不高的问题，为轧制工序制定合理的轧制策略、控制产品的板形提供基础条件。

公开(公告)号：CN113987949B

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202111294570.2

申请日：2021-11-03

Applicant: 燕山大学

Inventor： 陈树宗 ,  侯佳琦 ,  华长春 ,  白佳丽 ,  李军朋 ,  白芸松

IPC: G06F30/27 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/2433 ,  G06N3/006 ,  G16C20/20 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及一种基于数据驱动的板带钢变形抗力预测方法，属于板带钢生产过程控制技术领域，包括3个步骤：采集样本的输入数据，并根据公式计算样本的输出数据；对步骤1的样本数据进行预处理；构建预测变形抗力的GWO‑SVR模型，并进行模型测试。本发明充分利用生产数据对变形抗力进行预测，无需进行离线测试和增加硬件成本，解决了轧制变形抗力计算精度低导致整个模型系统设定精度不高的问题，为轧制工序制定合理的轧制策略、控制产品的板形提供基础条件。