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公开(公告)号：CN119819723A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510094206.3
申请日：2025-01-21
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于模型耦合法的X型六辊轧机板形快速预报方法，属于冶金轧制技术领域。本发明包括以下步骤：收集X型六辊轧机设备参数和带材特征参数以及对应的轧制工艺参数；单元划分和影响系数求解；预报轧制时带材前张应力横向分布值；预报轧制时带材出口板形横向分布。本发明基于模型耦合法将带材塑性变形模型与辊系弹性变形模型集成为一个统一的线性方程组，可以避免两者之间的迭代计算。通过两个计算实例表明，基于模型耦合法的X型六辊轧机板形快速预报方法的计算结果与传统方法吻合良好，而计算速度却提升了500倍左右。
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公开(公告)号：CN118253578A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410499481.9
申请日：2024-04-24
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于模型耦合法的二十辊轧机板形快速预报方法，属于冶金轧制技术领域。本发明主要包括以下由计算机执行的步骤：收集二十辊轧机设备参数和轧制的典型带材特征参数以及对应的轧制工艺参数；单元划分和影响系数求解；预报轧制时带材前张应力横向分布值；预报轧制时带材出口板形横向分布。本发明基于模型耦合法将带材塑性变形模型与辊系弹性变形模型集成为一个统一的线性方程组，可以避免两者之间的迭代计算。通过两个计算实例表明，基于模型耦合法的二十辊轧机板形快速预报方法的计算结果与传统方法吻合良好，而计算速度却提升了300倍左右。
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公开(公告)号：CN119474605A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411705101.9
申请日：2024-11-26
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供本发明提供一种非迭代的二十辊轧机板形预报方法，属于冶金轧制技术领域。本发明主要包括以下由计算机执行的步骤：收集二十辊轧机设备参数和轧制的典型带材特征参数以及对应的轧制工艺参数；单元划分和影响系数求解；预报轧制时带材前张应力横向分布值；预报轧制时带材出口板形横向分布。本发明将带材塑性变形模型与辊系弹性变形模型集成为一个统一的线性方程组，直接求解，无需任何迭代。通过两个计算实例表明，非迭代的二十辊轧机板形预报方法的计算结果与模型耦合法吻合良好，而计算速度却提升了10倍左右。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113344905B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202110722626.3
申请日：2021-06-28
Applicant: 燕山大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/181 , G06T7/70 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种带材跑偏量检测方法及系统，先获取生产现场的带材跑偏图像，然后对带材跑偏图像进行预处理，得到预处理后图像。再将预处理后图像作为输入，利用分割模型得到辊道和带材的分割结果图像，并对分割结果图像进行边缘提取，得到边缘提取图像，最后根据边缘提取图像，计算带材的跑偏量。本发明所提供的检测方法及系统无需在生产带材的生产线上额外安装传感器设备，直接基于生产现场所安装的监控摄像头获取带材跑偏图像，再对带材跑偏图像进行图像处理即可进行带材跑偏量的检测，该方法无需复杂的安装机构，成本低，通用性强。
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公开(公告)号：CN119839058A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510017831.8
申请日：2025-01-06
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种非迭代的四辊轧机板形预报方法，属于冶金轧制技术领域。本发明包括以下步骤：收集四辊轧机设备参数和轧制的典型带材特征参数以及对应的轧制工艺参数；单元划分和影响系数求解；预报轧制时带材前张应力横向分布值；预报轧制时带材出口板形横向分布。本发明将带材塑性变形模型与辊系弹性变形模型集成为一个统一的线性方程组，直接求解，无需任何迭代。通过两个计算实例表明，非迭代的四辊轧机板形预报方法的计算结果与模型耦合法吻合良好，而计算速度却提升了10倍左右。
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公开(公告)号：CN119839057A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510017829.0
申请日：2025-01-06
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种非迭代的六辊轧机板形预报方法，属于冶金轧制技术领域。本发明包括以下步骤：收集六辊轧机设备参数和轧制的典型带材特征参数以及对应的轧制工艺参数；单元划分和影响系数求解；预报轧制时带材前张应力横向分布值；预报轧制时带材出口板形横向分布。本发明将带材塑性变形模型与辊系弹性变形模型集成为一个统一的线性方程组，直接求解，无需任何迭代。通过两个计算实例表明，非迭代的六辊轧机板形预报方法的计算结果与模型耦合法吻合良好，而计算速度却提升了10倍左右。
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公开(公告)号：CN119819722A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510094205.9
申请日：2025-01-21
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种X型六辊轧机板形预报方法，属于冶金轧制技术领域。本发明包括以下步骤：收集X型六辊轧机设备参数和带材特征参数以及对应的轧制工艺参数；单元划分和影响系数求解；带材塑性变形的求解；将辊系弹性变形模型与带材塑性变形模型两者之间进行迭代计算，直至收敛；预报轧制时带材前张应力横向分布值；预报轧制时带材出口板形横向分布。本发明基于带材塑性变形模型与辊系弹性变形模型，计算轧后的前张应力，进而实现板形预报。
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公开(公告)号：CN113344905A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110722626.3
申请日：2021-06-28
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种带材跑偏量检测方法及系统，先获取生产现场的带材跑偏图像，然后对带材跑偏图像进行预处理，得到预处理后图像。再将预处理后图像作为输入，利用分割模型得到辊道和带材的分割结果图像，并对分割结果图像进行边缘提取，得到边缘提取图像，最后根据边缘提取图像，计算带材的跑偏量。本发明所提供的检测方法及系统无需在生产带材的生产线上额外安装传感器设备，直接基于生产现场所安装的监控摄像头获取带材跑偏图像，再对带材跑偏图像进行图像处理即可进行带材跑偏量的检测，该方法无需复杂的安装机构，成本低，通用性强。
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