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公开(公告)号：CN118314234B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202410529215.6
申请日：2024-04-29
Applicant: 东北大学
IPC: G06T11/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种改进自编码器网络的C‑Mn钢显微组织图像生成方法，属于钢铁显微组织图像预测技术领域，包括获取C‑Mn数据集；对C‑Mn数据集进行预处理及扩充；对自编码器进行改进；构建编码器与解码器网络模型；应用编码器模型进行特征提取；构建PCA模型；构建XGBoost模型；将自设定的成分工艺数据依次输入到训练完毕的XGBoost模型、PCA模型及解码器模型中，得到预测的显微组织预测图像。本发明通过在传统的自编码器结构中引入稠密卷积块构成DCB‑AE网络，通过基于DCB‑AE网络的数据降维与升维方法解决了传统AE网络对于大尺度图像拟合的问题，此外，结合机器学习模型提高了显微组织图像生成模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN114897227B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210444584.6
申请日：2022-04-26
Applicant: 东北大学 , 湖南华菱涟源钢铁有限公司 , 湖南华菱涟钢特种新材料有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/04 , G06F18/23213 , G06F18/2431 , G06F30/27 , G06F18/243 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于改进随机森林算法的多钢种力学性能预报方法，涉及热轧带钢轧制生产技术领域。该方法首先搭建综合数据平台，采集一段时间内的热轧带钢生产数据样本，获得完整生产数据样本集合；并对完整生产数据样本集合进行特征信息筛选及数据清洗；然后基于改进随机森林方法构建多钢种力学性能预报模型并进行模型训练；将待预测的完整生产数据样本输入多钢种力学性能预报模型，得到待预测的完整生产数据样本的力学性能值。该方法利用已建立好的力学性能预报模型可以实现力学性能的实时预测，降低产品的检测数量，降低生产成本。
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公开(公告)号：CN116682505A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310707256.5
申请日：2023-06-14
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分位数回归森林的HRB400E钢材力学性能预测方法，数据样本的选取；数据处理；数据划分：将实际数据集按照数据划分策略划分为训练集和测试集；构建分位数回归森林模型：利用分位数回归森林模型对训练数据进行计算，结合贝叶斯优化方法确定模型最优超参数组合，从而得到最终预测模型；HRB400E钢材力学性能预测：利用最终的预测模型对待预测数据进行计算，得到待预测HRB400E钢材的力学性能预测值。本发明采用上述步骤，通过在随机森林模型中引入分位数回归从而实现区间预测，并结合贝叶斯优化确定最优参数组合，得到最优预测模型，可以反向对生产工艺参数进行优化和指导，对提高产品质量起到了有利效果。
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公开(公告)号：CN113467496A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110775160.3
申请日：2021-07-07
Applicant: 东北大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明提供了一种基于信息融合的两轮小车平衡轨迹与跟踪控制器的设计方法以及控制系统，基于两轮小车子系统分别考虑水平方向和竖直方向两个空间自由度，建立两轮小车的线性数学模型，依据建立的两轮小车模型，设计相应的动态观测器对相应变量信息进行扩维并实现对特定频谱扰动的抑扰滤波，同时对内部传感器和外部定位系统的数据进行信息融合，提高状态变量信息的精度，最后结合LQR与PID算法合理设计控制器，得到两轮小车的轨迹跟踪控制系统。这种两轮小车轨迹跟踪控制系统融合了两轮小车内部传感器与外部定位系统的数据信息，降低了对两轮小车传感器的数量需求、提高了轨迹跟踪的精度同时改善了原有单一PID控制器调节时间较长的问题。
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公开(公告)号：CN112100745A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010966431.9
申请日：2020-09-15
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/17 , G06F30/27 , G06K9/62 , G06N20/10 , G06F113/26 , G06F119/14 , G06F113/28
Abstract: 本发明提供一种基于LDA理论的汽车大梁钢力学性能预测方法，涉及汽车大梁钢轧制生产技术领域。本发明提供了一种钢材的力学性能(屈服强度、抗拉强度、延伸率)预测模型建立方法。热轧高强钢的生产过程中会产生大量的历史生产数据，并根据历史生产数据构建模型训练数据样本集；训练数据样本集包括携带特征属性(工艺、成分参数)及所对应的力学性能参数；利用训练数据样本集建立力学性能预测模型，最后将预测数据样本集的特征属性参数(工艺、成分参数)输入力学性能预测模型得到预测数据样本的力学性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111860421A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010749365.X
申请日：2020-07-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于Mask R-CNN网络的C-Mn钢组织识别方法，涉及钢铁技术领域。本发明基于Mask R-CNN网络的C-Mn钢组织识别方法，将训练与识别过程分开，不依赖处理器的高性能，适用于更多的软硬件平台。本发明设计的基于Mask R-CNN网络的C-Mn钢组织识别应用程序，能够保证高识别率的前提下，仍能快速识别C-Mn钢的微观组织；通过应用训练完毕的Mask R-CNN网络模型，在减少人为主观因素的同时，大大提高了C-Mn钢微观组织识别速度与准确度。
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公开(公告)号：CN118298191A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410529226.4
申请日：2024-04-29
Applicant: 东北大学
IPC: G06V10/44 , G06V20/69 , G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于Seg‑Net模型的提取方法在提取钢铁微观组织特征中的应用，属于铁金相图像分析和处理技术领域，包括以下步骤：将获得的金相照片划分为训练集和测试集；采用深度学习模型对训练集数据进行训练，结合数据增强等手段对训练数据集进行扩充，构建具有识别晶粒组织能力的深度学习模型；利用具有识别晶粒组织能力的深度学习模型对待识别的金相照片进行识别，得到待识别照片的显微组织信息。本发明采用上述一种基于Seg‑Net模型的提取方法在提取钢铁微观组织特征中的应用，通过对金相显微组织照片智能识别获取显微组织特征信息，可以简化由于传统获取方法造成的繁琐工作及时获取显微组织信息的同时兼具较高的精度。
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公开(公告)号：CN116822367A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310812967.9
申请日：2023-07-03
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06F18/214 , G06F119/14 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM模型的IF钢力学性能预测方法，S1、选取样本；S2、补充空缺数据；S3、异常值剔除：使用格拉布斯准则对S2中得到的数据集中力学性能异常IF钢钢卷对应的参数数据剔除，得到数据集；S4、训练LSTM模型：将S3中得到的数据集按比例划分为训练数据和预测数据，将关键参数作为输入变量，将力学性能作为输出变量，将输入变量和输出变量用于训练LSTM模型，得到LSTM预测模型。本发明采用上述步骤，LSTM预测模型中既包含IF钢成分对IF钢性能的影响，也包含热轧和冷轧工艺参数对IF钢性能的影响，有助于LSTM模型实现高精度的力学性能预测，优化工艺参数。
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公开(公告)号：CN112417639B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202010966429.1
申请日：2020-09-15
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/20 , C22F1/16 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供一种热轧低碳钢氧化铁皮结构演变数字解析方法，涉及轧钢技术领域。相比于传统基于深度学习的显微组织识别方法，本方法基于热轧低碳钢氧化铁皮结构演变预测模型，从生产现场服务器读取轧制生产工艺参数，计算轧制后冷却过程中钢卷温度随时间变化曲线，对氧化铁皮结构演变过程进行实时预测，实现氧化铁皮结构转变过程的数字解析。该技术可以指导热轧生产工艺参数的制定，通过制定合理的工艺参数，优化氧化铁皮中FeO，Fe3O4和共析组织(Fe+Fe3O4)各相比例，为热轧带钢氧化铁皮结构控制提供依据。
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公开(公告)号：CN112085727B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202010978690.3
申请日：2020-09-17
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/90 , G06N3/0464 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种热轧钢材表面氧化铁皮结构智能识别方法，涉及轧钢技术领域。本发明通过制作氧化皮检测的试样，并利用金相检测设备得到热轧钢材表面氧化铁皮照片数据，经过预处理后，建立起氧化皮图像样本集。制作语义标签，结合建氧化皮结构图像语义分析的神经网络模型，对神经网络模型进行训练，最终实现用户输入氧化铁皮组织图片，自动获取图片中各组织的比例、分布区域、以及其形态分类说明。
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