一种机理融合数据的热轧带钢截面形状预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202011485336.3
IPC分类号：G06F30/27;G06N3/12;B21B1/22;G06F119/08;G06F119/14
申请日期：
2020-12-16
申请人：
太原科技大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种机理融合数据的热轧带钢截面形状预测方法
申请号	CN202011485336.3	申请日期	2020-12-16
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-05-04	公开/公告号	CN112749505A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F30/27	IPC分类号	G;0;6;F;3;0;/;2;7;;;G;0;6;N;3;/;1;2;;;B;2;1;B;1;/;2;2;;;G;0;6;F;1;1;9;/;0;8;;;G;0;6;F;1;1;9;/;1;4查看分类表>
申请人	太原科技大学	申请人地址	山西省太原市万柏林区窊流路66号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	太原科技大学	当前权利人	太原科技大学
发明人	姬亚锋;刘瑜;宋乐宝;孙杰;蔡志辉;李华英
代理机构	北京志霖恒远知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	申绍中

摘要

本发明属于热轧控制技术领域，具体涉及一种机理融合数据的热轧带钢截面形状预测方法，包括下列步骤：现场采集相关变量及特征数据；结合轧制过程数据建立轧制机理模型；计算轧制机理数据并对其增维处理，获得实验训练数据集合；对实验训练数据进行预处理，提高数据质量；建立机理融合数据的热轧带钢截面形状的M‑SVR预测模型。本发明通过分析热轧轧制过程中的诸多变量特征以及影响板凸度与板厚度的主要因素，从而现场采集相关变量及特征数据，同时计算有关机理数据并对其增维处理；并且本发明建立机理融合数据的热轧带钢截面形状的M‑SVR预测模型并采用NSGA‑II算法优化模型参数，进一步提高预测精度。本发明用于对热轧带钢截面形状的预测。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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