公开(公告)号：CN118298978A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410529210.3

申请日：2024-04-29

Applicant: 东北大学 ,  中信金属股份有限公司 ,  湖南华菱湘潭钢铁有限公司

Inventor： 曹光明 ,  曹阳 ,  吴思炜 ,  周晓光 ,  王凌越 ,  张栩源 ,  张泰 ,  常啸 ,  王厚昕 ,  罗登 ,  杨艳 ,  杨文志 ,  汪贺模 ,  刘振宇

IPC: G16C60/00 ,  G16C20/70 ,  G16C20/30 ,  G06N3/006 ,  G06F18/231 ,  G06F18/24 ,  G06F18/10 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种物理冶金指导的热轧钢材力学性能机器学习方法，属于钢板生产和数据统计建模的交叉领域，包括：采集热轧钢板数据并对数据进行预处理；基于钢板数据和物理冶金学理论计算物理冶金参数；采用粒子群优化算法优化力学性能计算模型参数，构建力学性能预测模型。本发明采用上述的一种物理冶金指导的热轧钢材力学性能机器学习方法，搭建高质量数据集，选择最优算法建模对力学性能进行预测，实现指导钢板生产。

公开(公告)号：CN118298978B

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202410529210.3

申请日：2024-04-29

Applicant: 东北大学 ,  中信金属股份有限公司 ,  湖南华菱湘潭钢铁有限公司

Inventor： 曹光明 ,  曹阳 ,  吴思炜 ,  周晓光 ,  王凌越 ,  张栩源 ,  张泰 ,  常啸 ,  王厚昕 ,  罗登 ,  杨艳 ,  杨文志 ,  汪贺模 ,  刘振宇

IPC: G16C60/00 ,  G16C20/70 ,  G16C20/30 ,  G06N3/006 ,  G06F18/231 ,  G06F18/24 ,  G06F18/10 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种物理冶金指导的热轧钢材力学性能机器学习方法，属于钢板生产和数据统计建模的交叉领域，包括：采集热轧钢板数据并对数据进行预处理；基于钢板数据和物理冶金学理论计算物理冶金参数；采用粒子群优化算法优化力学性能计算模型参数，构建力学性能预测模型。本发明采用上述的一种物理冶金指导的热轧钢材力学性能机器学习方法，搭建高质量数据集，选择最优算法建模对力学性能进行预测，实现指导钢板生产。

公开(公告)号：CN116779062A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310707270.5

申请日：2023-06-14

Applicant: 东北大学

Inventor： 曹光明 ,  高志伟 ,  吴思炜 ,  常啸 ,  曹阳 ,  周晓光 ,  刘建军 ,  张成德 ,  王凌越 ,  刘振宇

IPC: G16C20/70 ,  G16C20/30 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/04 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了基于MOEA/D智能优化算法的热轧带钢生产工艺动态优化方法，包括S1、建立工艺优化基础数据平台；S2、基于工艺优化基础数据平台建立预测模型；S3、根据实际生产工艺要求，设定力学性能预测模型输入参数的范围；S4、基于设定的热轧带钢工艺参数优化设计方案，建立多目标优化策略数学模型；S5、基于MOEA/D智能优化算法对多目标数学模型进行求解，得出合理的工艺参数计算值；S6、根据计算求解的工艺参数值，调整实际生产工艺设定值。本发明采用上述基于MOEA/D智能优化算法的热轧带钢生产工艺动态优化方法，根据实际性能需求，实现工艺参数的及时、精确和高效率优化，有助于提高热轧带钢生产工艺参数选择的科学性，提高热轧带钢力学性能的稳定性。