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公开(公告)号：CN107832535B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201711138384.3
申请日：2017-11-16
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06F119/14 , G06F111/10
Abstract: 本申请一种中厚板平面形状智能预测方法，包括如下步骤：建立钢坯轧制过程中的三维有限元显式动力学模型，设定轧制条件，模拟钢坯轧制过程，提取模拟结果轧件边缘处节点坐标；根据所述的边缘处节点坐标拟合生成当前模拟过程对应的金属流动曲线；重复上述过程，获取不同钢坯和对应不同轧制条件轧制过程对应的多条金属流动曲线；选择轧件入口厚度H、宽度W、压下率ε作为输入参数；选择所述的多条金属流动曲线上的关键点作为人工神经网络的输出，训练所述的人工神经网络；将当前待预测的钢坯参数和轧制条件输入完成训练的人工神经网络，生成预测结果，完成成型预测。
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公开(公告)号：CN107832535A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711138384.3
申请日：2017-11-16
Applicant: 东北大学
Abstract: 本申请一种中厚板平面形状智能预测方法，包括如下步骤：建立钢坯轧制过程中的三维有限元显式动力学模型，设定轧制条件，模拟钢坯轧制过程，提取模拟结果轧件边缘处节点坐标；根据所述的边缘处节点坐标拟合生成当前模拟过程对应的金属流动曲线；重复上述过程，获取不同钢坯和对应不同轧制条件轧制过程对应的多条金属流动曲线；选择轧件入口厚度H、宽度W、压下率ε作为输入参数；选择所述的多条金属流动曲线上的关键点作为人工神经网络的输出，训练所述的人工神经网络；将当前待预测的钢坯参数和轧制条件输入完成训练的人工神经网络，生成预测结果，完成成型预测。
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公开(公告)号：CN105373685A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510961177.2
申请日：2015-12-17
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5018 , G06F17/5086
Abstract: 本发明一种钢管连轧数值模拟过程高精度壁厚的确定方法，属于轧制技术领域，本发明基于三次样条插值方法对变形后钢管内外表面节点坐标进行插值，获得内外表面平滑的插值曲线，再求得与计算壁厚处的内表面节点处切线相垂直的直线方程，求其与外表面插值曲线的交点，进而计算钢管变形后的壁厚值；由于三次样条曲线具有在插值点上的一阶、二阶导数连续，具有连续的、曲率变化均匀的特点，可以在最大程度上保证了钢管壁厚的计算精度；这种方法对壁厚的求解精度远高于直接使用节点坐标计算或对节点坐标使用线性插值、抛物线插值等计算壁厚的方法，对于无缝钢管连轧过程的工艺调整和参数优化具有重要的实际意义。
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公开(公告)号：CN105373685B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201510961177.2
申请日：2015-12-17
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明一种钢管连轧数值模拟过程高精度壁厚的确定方法，属于轧制技术领域，本发明基于三次样条插值方法对变形后钢管内外表面节点坐标进行插值，获得内外表面平滑的插值曲线，再求得与计算壁厚处的内表面节点处切线相垂直的直线方程，求其与外表面插值曲线的交点，进而计算钢管变形后的壁厚值；由于三次样条曲线具有在插值点上的一阶、二阶导数连续，具有连续的、曲率变化均匀的特点，可以在最大程度上保证了钢管壁厚的计算精度；这种方法对壁厚的求解精度远高于直接使用节点坐标计算或对节点坐标使用线性插值、抛物线插值等计算壁厚的方法，对于无缝钢管连轧过程的工艺调整和参数优化具有重要的实际意义。
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