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公开(公告)号：CN118321400B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410749301.8
申请日：2024-06-12
申请人： 东北大学
摘要： 本发明属于柔性辊弯折技术领域，具体涉及一种柔性辊弯成型装置，包括设置在成型台上的成型机构、固定机构和限位机构；所述成型机构设置在成型台的中部，成型机构两外侧分别对称设有固定机构，固定机构的两外侧分别对称设有限位机构；成型机构、两个固定机构、两个限位机构呈“W”设置；两个限位机构相对设置；柔性辊穿入限位机构，固定机构和成型机构分别设置在柔性辊的两侧；所述成型机构包括弯折框和清理环，弯折框和清理环错位设置。通过设置挤压轴、摩擦块，对柔性辊水平方向进行固定；第一摩擦软垫和第二摩擦软垫，间接的对柔性辊进行固定，通过机构之间的配合，对柔性辊的水平方向和竖直方向进行固定，避免出现柔性辊发生偏移的现象。
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公开(公告)号：CN117219199A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311051866.0
申请日：2023-08-21
申请人： 东北大学
IPC分类号： G16C60/00 , G06F30/17 , G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/14 , G06F113/24
摘要： 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：CN117019885B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311293514.6
申请日：2023-10-09
申请人： 东北大学
IPC分类号： B21B37/38
摘要： 本发明提供一种控制板形的带钢轧制生产方法，涉及带钢轧制技术领域。首先采集冷轧带钢实际生产数据，建立冷轧板形控制系统状态空间方程；以状态空间模型为训练环境，通过Pycharm平台搭建深度强化学习模型，离线训练，得到带钢板形控制模型并保存；将实时生产的带钢板形值，输入到带钢板形控制模型中，利用集成思想，得到集成深度强化学习控制策略并执行。本发明基于状态空间模型，借助深度强化学习方法以及集成学习思想，提出了端到端的板形控制模式，可以在短时间内降低板形值，并始终保持板形值在0.5 IU范围内，精度高，能够很快地达到生产要求，可以广泛地投入到带钢轧制生产过程当中。
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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
申请人： 东北大学
IPC分类号： B21B37/74
摘要： 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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公开(公告)号：CN118268387A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410662173.3
申请日：2024-05-27
申请人： 东北大学
IPC分类号： B21B37/74
摘要： 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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公开(公告)号：CN117732886B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410174372.X
申请日：2024-02-07
申请人： 东北大学
IPC分类号： B21B37/00
摘要： 本发明提出一种基于级联智能诊断的热轧质量预控制方法，属于金属轧制智能化控制技术领域；首先采集热轧过程数据和质量数据，将两者结合构建Xlsx格式原始数据集；并对构建的原始数据集进行预处理，得到用于建模的数据集；其次利用得到的建模数据集构建级联诊断结构中的第一级模型；然后利用得到的建模数据集构建级联诊断结构中的第二级模型；将训练好的级联诊断结构对热轧设定参数进行诊断，基于热轧设定参数的诊断结果，制定不同的控制策略，然后采用人工蜂鸟算法对热轧设定参数进行修正；本发明提出的一种基于级联智能诊断的热轧质量预控制方法诊断精度高，控制速度快，并且弥补了传统方法热轧设定方法的缺陷，可以广泛地投入到工业生产当中。
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公开(公告)号：CN117983668B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410409149.9
申请日：2024-04-07
申请人： 东北大学
IPC分类号： B21B37/16 , B21B37/48 , G06F17/16 , G06F17/13 , G06F119/18
摘要： 本发明提供一种基于性能评估的热轧过程厚度活套张力优化控制方法，涉及热轧技术领域，本发明首先建立热轧厚度‑活套‑张力状态空间方程，并基于状态空间方程和热轧数据模拟了热轧产线的厚度‑活套‑张力控制系统。采用Hurst指数实时对厚度‑活套‑张力控制系统进行性能评估，若发现控制系统的控制性能不佳，则采用小龙虾优化算法对控制系统的控制参数进行优化，并采用优化后的控制参数对热轧生产过程进行控制。本发明提出的基于性能评估的热轧过程厚度‑活套‑张力优化控制方法实现了对厚度‑活套‑张力这一复杂控制系统的性能评估，且优化控制过程不再受限于专家经验，大幅提升厚度‑活套‑张力控制系统的稳定性，可以广泛地投入到热轧生产当中。
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公开(公告)号：CN117732886A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410174372.X
申请日：2024-02-07
申请人： 东北大学
IPC分类号： B21B37/00
摘要： 本发明提出一种基于级联智能诊断的热轧质量预控制方法，属于金属轧制智能化控制技术领域；首先采集热轧过程数据和质量数据，将两者结合构建Xlsx格式原始数据集；并对构建的原始数据集进行预处理，得到用于建模的数据集；其次利用得到的建模数据集构建级联诊断结构中的第一级模型；然后利用得到的建模数据集构建级联诊断结构中的第二级模型；将训练好的级联诊断结构对热轧设定参数进行诊断，基于热轧设定参数的诊断结果，制定不同的控制策略，然后采用人工蜂鸟算法对热轧设定参数进行修正；本发明提出的一种基于级联智能诊断的热轧质量预控制方法诊断精度高，控制速度快，并且弥补了传统方法热轧设定方法的缺陷，可以广泛地投入到工业生产当中。
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公开(公告)号：CN117724433A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410174379.1
申请日：2024-02-07
申请人： 东北大学
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 本发明提供一种基于多通道分布式深度集成预测的冷轧生产前馈控制方法，涉及钢铁生产的智能化核心技术领域，采集冷轧过程数据和质量检测设备的K个通道的冷轧产品质量数据，构建原始数据集；对经过预处理后的原始数据集按照预定的比例进行划分，得到训练集，留出集和测试集；使用训练集用来训练基学习器；采用分布式框架为每个通道的冷轧产品质量数据构建多通道分布式深度集成模型；使用多通道分布式深度集成模型对测试集进行预测得到K个通道的冷轧产品质量预测值；基于预测结果制定不同的控制策略；根据控制策略采用猎豹优化算法对多机架控制参数进行前馈修正，实现对冷轧生产的控制。本方法预测速度快，控制精度高，提升了冷轧生产的控制精度。
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公开(公告)号：CN117019885A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311293514.6
申请日：2023-10-09
申请人： 东北大学
IPC分类号： B21B37/38
摘要： 本发明提供一种控制板形的带钢轧制生产方法，涉及带钢轧制技术领域。首先采集冷轧带钢实际生产数据，建立冷轧板形控制系统状态空间方程；以状态空间模型为训练环境，通过Pycharm平台搭建深度强化学习模型，离线训练，得到带钢板形控制模型并保存；将实时生产的带钢板形值，输入到带钢板形控制模型中，利用集成思想，得到集成深度强化学习控制策略并执行。本发明基于状态空间模型，借助深度强化学习方法以及集成学习思想，提出了端到端的板形控制模式，可以在短时间内降低板形值，并始终保持板形值在0.5 IU范围内，精度高，能够很快地达到生产要求，可以广泛地投入到带钢轧制生产过程当中。
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