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公开(公告)号：CN119474607A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510018408.X
申请日：2025-01-07
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/10 , G06N20/20 , G06N3/006 , G06N7/08 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/27 , G05B13/04
Abstract: 本发明的一种基于数据驱动的热流密度自适应系数计算方法，包括：采集冷却工艺参数、带钢信息参数和冷却水温度，作为输入特征参数，将热流密度自适应系数作为输出特征参数，由输入特征参数和输出特征参数构成原始数据集；对原始数据集进行数据清洗，划分为训练集、测试集和验证集；构建热流密度自适应系数stacking模型，采用混沌哈里斯鹰优化算法获得最优的基学习器数量及类型；采用混沌哈里斯鹰优化算法对最优基学习器的超参数进行寻优；将训练集输入到stacking模型中进行训练；采用测试集验证stacking模型的泛化性能；采集当前带钢信息参数，采用经过测试的stacking模型预测当前带钢的热流密度自适应系数。
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公开(公告)号：CN119237488B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411764477.7
申请日：2024-12-04
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种轧后冷却水冷对流换热系数及等效换热面积的确定方法，涉及热轧技术领域。首先采集热连轧带钢轧后冷却过程的关键生产工艺参数及带钢的几何参数和热物性参数；确定带钢上下表面水冷对流换热系数和对应等效换热面积的取值范围，构成搜索空间；在搜索空间中随机选取多组带钢上下表面水冷对流换热系数和对应等效换热面积的参数组合作为求解问题的可行解；将带钢沿长度方向划分为多个样本，并将轧后冷却过程的三维传热简化为沿厚度方向的一维传热问题，建立一维非稳态导热微分方程并求解获得所有带钢样本的终冷温度，并计算该组可行解的适应度；进而得到轧后冷却过程水冷对流换热系数及其对应的等效换热面积。
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公开(公告)号：CN119416590A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202510012063.7
申请日：2025-01-06
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/23 , B21D1/05 , B21C51/00 , G06T17/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种涉及力学多参数变化的带钢拉伸弯曲矫直计算方法，涉及矫直机领域。该方法综合考虑待矫直带钢内部的初始应力情况以及带钢在拉伸弯曲矫直过程中出现的不同应力状态，建立不同应力分布状态下带钢中性层的纵向应变与弯曲曲率的解析通式；在考虑带钢的板材强化及初始残余应力情况下，建立不同塑性应力分布状态下带钢的曲率解析通式；将带钢在不同弯曲辊组和矫直辊组下出现单侧塑性应力状态和双侧塑性应力状态的不同情况叠加，建立带钢发生拉伸弯曲矫直过程中总残余应变量的解析通式。本发明通过建立带钢拉伸弯曲矫直计算方法，准确掌握带钢在拉伸弯曲矫直过程的变化规律，以减少带钢缺陷，提高带钢质量。
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公开(公告)号：CN119406937A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202510018393.7
申请日：2025-01-07
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/76
Abstract: 本发明的一种针对轧后冷却过程的多目标实时自适应控制方法，包括：步骤1：将整个轧后冷却区划分成多个冷却段并引入多个热流密度自适应系数；步骤2：建立带钢冷却过程的传热方程并将热流密度自适应系数引入传热方程；步骤3：当带钢进入冷却区后，每隔固定时间步长创建新的带钢样本，并更新冷却区内所有带钢样本的状态；步骤4：当某带钢样本通过某高温计后，根据该带钢样本的实测温度与计算温度偏差进行实时自适应计算，更新对应冷却段的热流密度自适应系数；步骤5：当某带钢样本通过卷取高温计后，删除该带钢样本；步骤6：重复步骤3到步骤5，直至带钢尾部通过卷取高温计，计算结束。
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公开(公告)号：CN119178402B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411675787.1
申请日：2024-11-22
Applicant: 东北大学 , 江苏省沙钢钢铁研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种板带横截面轮廓质量判定方法，涉及板带轧制生产技术领域，本发明基于多功能仪板带截面厚度检测数据，不需要进行过多的数据处理，通过选定特征点判断的方式实现了对热轧钢带横截面轮廓情况自动判定，也就是对局部高点、凸度和楔形的判定，解决了局部高点人工检测标准不统一，高点大小计算不准确的问题；同时本发明有效区分了板带中部区域和边部区域可能出现的局部高点缺陷，解决了因断面波动造成板带横截面最厚点与最薄点选取不准确的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119294263A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411555352.3
申请日：2024-11-04
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/27 , B21B37/42 , G06F111/04
Abstract: 本发明属于轧制技术领域，涉及一种热轧带钢板形控制的弯辊力和窜辊量设定方法，包括：采集实际生产中的带钢历史生产数据；将利用3σ原则对带钢历史生产数据进行异常值检测，去除异常值，并划分为训练集和测试集；建立基于Lasso回归的凸度预测模型，利用训练集数据对凸度预测模型进行训练；利用测试集对训练好的基于Lasso回归的凸度预测模型进行测试；建立板形目标函数；根据精轧机组中的各机架设备和板形理论建立轧制变量的约束条件；采用蛇鹫优化算法，在约束条件范围内搜寻精轧机组中各机架的弯辊力和窜辊量，使得板形目标函数最小，获得弯辊力和窜辊量设定值。
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公开(公告)号：CN119178402A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411675787.1
申请日：2024-11-22
Applicant: 东北大学 , 江苏省沙钢钢铁研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种板带横截面轮廓质量判定方法，涉及板带轧制生产技术领域，本发明基于多功能仪板带截面厚度检测数据，不需要进行过多的数据处理，通过选定特征点判断的方式实现了对热轧钢带横截面轮廓情况自动判定，也就是对局部高点、凸度和楔形的判定，解决了局部高点人工检测标准不统一，高点大小计算不准确的问题；同时本发明有效区分了板带中部区域和边部区域可能出现的局部高点缺陷，解决了因断面波动造成板带横截面最厚点与最薄点选取不准确的问题。
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公开(公告)号：CN117219199B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202311051866.0
申请日：2023-08-21
Applicant: 东北大学
IPC: G16C60/00 , G06F30/17 , G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/14 , G06F113/24
Abstract: 本发明设计一种冷轧板带材轧后翘曲缺陷的计算方法，涉及冷轧板带材板形计算领域；首先确定带钢几何尺寸、材料参数和轧制过程参数；其次，建立带钢轧前横断面形状的表达式，来确定入口宽度沿厚度方向的分布规律，再结合轧制力在入口厚度方向的分布规律，建立沿厚度方向分布的金属横向流动模型，最后得到带钢的出口宽度；最后将带钢沿厚度方向划分为若干条层，根据带钢各条层横向和纵向的延伸规律，建立板带材轧后翘曲缺陷残余应力计算模型，确定带钢内部残余应力厚度方向的分布规律，并计算翘曲变形的位移值；根据计算出的带钢内部残余应力值和带钢翘曲位移，为轧制现场提供科学、合理的调节意见，进而控制板带材轧后翘曲缺陷的发生。
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公开(公告)号：CN114861548B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210561959.7
申请日：2022-05-23
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/08
Abstract: 本发明的一种在线自适应SSA‑OS‑DELM模型的板凸度预测方法，包括：利用高精度监测装置采集热连轧现场的生产数据和实测凸度；对采集的生产数据和实测凸度进行预处理；使用预处理后的生产数据和实测凸度初始化DELM网络结构；采用SSA优化算法对DELM网络优化，获得具有最优的隐藏层的输出矩阵和最优输出权重的SSA‑DELM板凸度预测模型；按照一定时间周期实时采集在线生产数据对SSA‑DELM板凸度预测模型进行优化，获得SSA‑OS‑DELM板凸度预测模型。本方法从大量历史板凸度数据中充分提取信息，并通过在线实时数据迭代优化更新模型，从而实现可靠、实时的高准确度的板凸度预测，为产品板形的高精度控制提供了良好条件。
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公开(公告)号：CN118268387B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410662173.3
申请日：2024-05-27
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/74
Abstract: 本发明提供一种针对轧后冷却过程的动态前馈控制方法，涉及热轧技术领域。该方法首先将带钢沿长度方向划分为多个带钢样本，并采集带钢几何参数及热物性参数；然后将带钢样本的三维传热问题简化为沿厚度方向的一维传热问题，沿厚度方向对带钢样本进行网格划分；建立计算任意时刻带钢样本沿厚度方向的温度分布的数值模型；再以终轧温度为起始温度，计算下一时刻带钢样本温度；当带钢样本通过温度测量点时，获得上表面实测温度，根据实测温度估算带钢样本内部温度分布；最后采用估算的温度场作为起始温度，重新计算带钢样本在后续冷却过程的温度变化。该方法针对同一样本进行多次前馈控制计算，使得控制精度更高，提高了轧后冷却过程控制的稳定性。
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