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公开(公告)号：CN106599512B
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201611236080.6
申请日：2016-12-28
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/20 , G06T17/00 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种加热炉坯料运动仿真方法，该方法包括：根据待模拟的加热炉的结构及批量坯料的自身的形状结构、分布位置以及与加热炉的相对位置，建立加热炉及所有坯料的三维仿真模型；按照预设的条件确定所述坯料三维仿真模型运动的驱动模式；根据所述驱动模式对所述坯料经过所述加热炉的运动经ADAMS系统进行仿真。本方案能解决现有技术中实验成本高、周期长的问题，实现了坯料运动的仿真，降低实验成本，缩短实验周期。
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公开(公告)号：CN108694288B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201810528045.4
申请日：2018-05-29
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种快速获取步进梁式钢坯加热炉不同产率下设置温度的方法，包括以下步骤：获取步进梁式钢坯加热炉在不同产率下的若干组训练数据，训练数据包括输入数据和输出数据；输入数据包括步进周期、钢坯加热精度和出炉钢坯热均匀程度；输出数据包括与各控制区域的设置温度；步骤B.训练BP神经网络，得到i个BP神经网络模型；步骤C.确定目标产率对应的步进周期，同时调整出炉钢坯热均匀程度值，使得钢坯加热精度值在‑5℃～5℃范围内；将步骤C中的步进周期、出炉钢坯热均匀程度值、钢坯加热精度值作为BP神经网络模型的输入数据，得到目标产率对应的各控制区域的设置温度值。本发明操作过程简单，加热精度高，能量利用率高，能耗低。
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公开(公告)号：CN107391894B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201710816927.6
申请日：2017-09-12
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种复杂结构辐射换热计算方法，提出了把蒙特卡洛方法、区域法和射线踪迹法相结合的改进型蒙特卡洛区域射线踪迹法，解决了气体区域可能存在的自区辐射问题，适合于复杂结构的辐射换热角系数计算，同时该方法分离了概率模拟统计和温度场迭代求解，使得温度场变化时候无需重新进行能束的概率模拟，只需要对能量平衡方程进行重新求解，减少了计算量。
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公开(公告)号：CN108895855B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201810528058.1
申请日：2018-05-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种步进梁式钢坯加热炉设置温度优化方法，包括：构建多目标优化函数J：其中Ti为第i根钢坯的出炉温度，TA为钢坯的出炉目标温度，ΔTimax为第i根钢坯出炉的最大温差，SFCi为第i根钢坯出炉时加热炉的燃料消耗率，M和N是根据优化场景设定的权重系数；将多目标优化函数J等价变换为包含各控制区域设置温度Tspj的多目标优化函数；给出钢坯的出炉目标温度TA，求解经过等价变换后得到的多目标优化函数，得到一组包含各控制区域设置温度Tspj的使J最小的解。本发明操作过程简单，加热精度高，能量利用率高，能耗低。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN106650133A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611236260.4
申请日：2016-12-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供一种加热炉内导热流体仿真方法，包括：根据待模拟的加热炉及位于所述加热炉内的坯料的空间结构，建立三维仿真模型；根据预设的参数对所述三维仿真模型进行LBM求解；根据LBM的求解结果进行LBM后处理，实现加热炉内部热传导流体及温度的连续仿真。本方案能解决现有技术中实验周期长、成本高的问题，实现了加热过程的仿真，降低了成本，缩短了周期。
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公开(公告)号：CN106599512A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611236080.6
申请日：2016-12-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供一种加热炉坯料运动仿真方法，该方法包括：根据待模拟的加热炉的结构及批量坯料的自身的形状结构、分布位置以及与加热炉的相对位置，建立加热炉及所有坯料的三维仿真模型；按照预设的条件确定所述坯料三维仿真模型运动的驱动模式；根据所述驱动模式对所述坯料经过所述加热炉的运动经ADAMS系统进行仿真。本方案能解决现有技术中实验成本高、周期长的问题，实现了坯料运动的仿真，降低实验成本，缩短实验周期。
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公开(公告)号：CN108895855A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810528058.1
申请日：2018-05-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种步进梁式钢坯加热炉设置温度优化方法，包括：构建多目标优化函数J：其中Ti为第i根钢坯的出炉温度，TA为钢坯的出炉目标温度，ΔTimax为第i根钢坯出炉的最大温差，SFCi为第i根钢坯出炉时加热炉的燃料消耗率，M和N是根据优化场景设定的权重系数；将多目标优化函数J等价变换为包含各控制区域设置温度Tspj的多目标优化函数；给出钢坯的出炉目标温度TA，求解经过等价变换后得到的多目标优化函数，得到一组包含各控制区域设置温度Tspj的使J最小的解。本发明操作过程简单，加热精度高，能量利用率高，能耗低。
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公开(公告)号：CN108694288A
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201810528045.4
申请日：2018-05-29
Applicant: 中南大学
CPC classification number: G06F17/5009 , G06F2217/80 , G06N3/0454
Abstract: 本发明公开了一种快速获取步进梁式钢坯加热炉不同产率下设置温度的方法，包括以下步骤：获取步进梁式钢坯加热炉在不同产率下的若干组训练数据，训练数据包括输入数据和输出数据；输入数据包括步进周期、钢坯加热精度和出炉钢坯热均匀程度；输出数据包括与各控制区域的设置温度；步骤B.训练BP神经网络，得到i个BP神经网络模型；步骤C.确定目标产率对应的步进周期，同时调整出炉钢坯热均匀程度值，使得钢坯加热精度值在‑5℃～5℃范围内；将步骤C中的步进周期、出炉钢坯热均匀程度值、钢坯加热精度值作为BP神经网络模型的输入数据，得到目标产率对应的各控制区域的设置温度值。本发明操作过程简单，加热精度高，能量利用率高，能耗低。
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