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公开(公告)号：CN117851567A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410029914.4
申请日：2024-01-09
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/332 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 本发明的一种基于领域适应的零样本表格检索方法，包括：步骤1：获取WikiSQL数据集、SQUALL模板数据和NQTables数据集；步骤2：使用WikiSQL数据集训练查询转换器；步骤3：基于SQUALL模板数据和NQTables数据集，利用查询转换器构建表格检索器的训练数据；步骤4：设计表格检索器及其损失函数，采用训练数据对其进行训练；步骤5：采用训练好的表格检索器进行表格检索。本发明的零样本表格检索方法，有效地解决了零样本表格检索任务。在仅提供表格语料库的情况下，能够自动生成高质量的训练数据用于训练表格检索器。当用户的文本查询到来时，便能够有效、高效地从表格语料库中检索出目标表格提供给用户。
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公开(公告)号：CN117019884B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311286472.3
申请日：2023-10-08
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明的一种冷连轧各机架出口板形预测可视化方法，包括：获取每个机架的现场轧制数据；根据第一机架的现场轧制数据建立第一机架的有限元模型，进行仿真实验提取稳定轧制阶段的带钢横截面节点数据；根据每个机架的轧辊几何数据、轧辊材料性能数据、轧制工艺参数、入口处的带钢宽向不同位置处的拉伸数据及上一机架的有限元模型的带钢横截面节点数据，建立当前机架的有限元模型；利用每一机架的有限元模型对三种板形执行机构进行控制变量实验，提取每一机架的有限元模型的带钢相对长度差数据并计算每一机架的三种板形执行机构的调控功效系数数据；利用每一机架的三种板形执行机构的调控功效系数建立多机架的出口带钢板形预测数学模型。
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公开(公告)号：CN116274403B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310537899.X
申请日：2023-05-15
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/28
Abstract: 本发明属于轧制过程自动化控制技术领域。具体涉及一种获取SmartCrown轧机板形执行机构调控功效系数的方法，包括：步骤1：采集带钢参数、轧制工艺参数以及SmartCrown轧机参数；步骤2：根据采集的参数建立SmartCrown轧机和带钢的三维弹塑性有限元模型；步骤3：制定针对不同板形执行机构的对照实验计划，利用三维弹塑性有限元模型对带钢轧制过程进行模拟实验；步骤4：建立板形执行机构的板形调控功效系数计算模型；步骤5：提取各模拟实验稳定轧制阶段带钢长度数据，根据板形调控功效系数计算模型，计算获得各板形执行机构的调控功效系数曲线。本发明方法成本低、可操作性强，为提高带材的板形质量提供帮助，可进一步提高产品质量。
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公开(公告)号：CN113204559B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202110569679.6
申请日：2021-05-25
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/2453 , G06F16/28 , G06F9/50
Abstract: 本发明提供一种GPU上的多维KD树优化方法，用于在GPU中加速KD索引的构建与查询过程；本发明从待划分数据集的全体出发，将传统KD树上的二等分划分操作视作一种可分配资源，并将这种资源称之为额度，从如何有效分配额度资源的角度，提出了一种GPU上优化KD树构建与查询过程的新方法和新技术；基于额度分配策略，贪心划分策略，通过提高每次排序的利用率，获得了更大的划分效率，加速了KD树构建过程，降低了KD树的深度；利用学习索引的思想优化了中间节点的参数访问方式，有效降低了批量查询过程中线程束的分化状况，优化了批量查询的性能。
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公开(公告)号：CN116371942A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310652406.7
申请日：2023-06-05
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明属于轧制过程自动化控制技术领域，具体涉及一种基于带钢横向强度不均的横向厚度分布预测方法，包括：截取部分带钢进行拉伸试验获取真实应力‑应变曲线；获取轧辊参数、轧制工艺参数以及轧制前后的带钢参数；建立关于带钢‑轧辊变形耦合分析的横向厚度分布仿真模型；利用横向厚度分布仿真模型进行模拟实验；构建板形执行机构的厚度调控功效系数计算模型，提取模拟实验稳定轧制阶段的带钢横向厚度分布数据，计算各板形执行机构的厚度调控功效系数；提取模拟实验稳定轧制阶段的带钢宽度数据和出口带钢横向厚度分布曲线，建立带钢横向厚度分布预测计算方程，输入板形执行机构的调控数值以获取对应横向厚度分布曲线。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113419823A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110692495.9
申请日：2021-06-22
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种适用于高并发事务的联盟链系统及其设计方法，涉及区块链技术领域。本系统包含多个组织，每一个组织都包含客户端代理、至少一个Peer节点；本发明设计了一个无协调节点的、支持高并发事务的联盟链系统。本发明提出的联盟链系统减小了共识带来的通信开销，并且在保证一致性的同时，增强事务的并发性，系统的性能得到了明显提升。同时，利用重排序算法优化了并发控制策略，增加了事务的提交成功率，很大程度上减少了无效事务的存储，节约了存储成本。此外，该系统是基于关系型数据库实现，支持SQL语句查询并且单独提供查询接口以实现复杂的查询功能和历史数据查询。
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公开(公告)号：CN118157870A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410260729.6
申请日：2024-03-07
Applicant: 东北大学
IPC: H04L9/32 , H04L9/00 , H04L67/10 , H04L67/12 , H04L67/104 , H04L67/1097 , G06F16/2458 , G06F16/22 , G06F16/2453 , G06F16/27 , G06F21/64
Abstract: 本发明设计基于联盟区块链的跨地理时序数据分层共识系统及方法，属于区块链技术领域；共识系统包括：传感器层、边缘集群层、存储服务器层；设计分层共识的架构对数据进行共识，对传统区块链系统的功能进行架构上的分解，下层边缘集群节点只负责传感器时序数据的接收和共识过程，上层存储服务器存储节点只负责时序数据的存储和查询，为用户提供可信查询和不可信查询两种查询方式，以提高共识效率；通过优化传感器对时序数据的签名操作，采用间隔签名技术，减少在海量时序数据面前，区块链共识过程中的签名和验证签名操作带来的巨大开销。
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公开(公告)号：CN117282780A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311331192.X
申请日：2023-10-16
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/00
Abstract: 本发明提供一种多道次冷轧带钢断面形貌智能控制方法，包括以下步骤：步骤1：在冷连轧现场AGC厚度控制稳定情况下进行轧机急停机，采集每个机架的轧制数据；步骤2：将冷连轧现场的每个机架分别视作一个有限元模型，依次建立各个机架的有限元模型；步骤3：利用建立的有限元模型对每个机架的三种板形执行机构进行控制变量实验，提取每个机架的稳定轧制阶段的带钢宽度数据和断面形状数据，计算每个机架的三种板形执行机构的调控功效系数；步骤4：建立多机架的出口带钢断面形貌预测数学模型并进行精度验证，并对多机架的出口带钢断面形貌预测数学模型进行封装得到每个机架出口带钢断面形貌预测的二维和三维可视化软件。
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公开(公告)号：CN116881613B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311132591.3
申请日：2023-09-05
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明的一种基于扁平度的高次项板形目标曲线的设置方法，利用“扁平度”概念获得板形目标曲线中各系数的量化求解方法，以提高板形目标曲线设置精度，满足高精度带钢生产需求。本发明首先提供了一种高次项板形目标曲线的设置和处理方法，并按带钢目标宽度对其进行三种分类；其次，以确定的带钢目标宽度为基础，通过统计分析确定了板形目标曲线中各系数的作用区段，并利用回归分析建立了各系数的求解方程；最后，利用“扁平度”概念、下游工序生产指标以及各系数作用特征确定了各系数求解方程的函数值并获得各系数值。本本发明方法实现了板形目标曲线的精度设定要求，为获得高精度冷轧带钢产品提供了一种可行的优化方案。
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公开(公告)号：CN116637942B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310903884.0
申请日：2023-07-24
Applicant: 东北大学
IPC: B21B37/28
Abstract: 本发明属于冶金轧制技术领域，公开一种基于轧制参数耦合的轧辊倾斜闭环控制方法，包括：获取带钢目标宽度对应的板形辊内嵌传感器的起始标号和终止标号范围内所有内嵌传感器的物理位置；建立板形目标曲线基本方程，获得标准化板形目标曲线方程；计算每个测量段处的耦合板形实测值和板形偏差值Devi；计算二次型影响系数；依据二次型影响系数，计算工作辊倾斜的二次型影响系数#imgabs0#；根据工作辊倾斜的二次型影响系数#imgabs1#和标准化处理的内嵌传感器的物理位置，计算工作辊倾斜的各测量段板形偏差计算当量#imgabs2#；依据的#imgabs3#和Devi，计算工作辊倾斜闭环调节量#imgabs4#；依据#imgabs5#并结合工作辊倾斜的比例‑积分控制器，计算工作辊倾斜闭环调节量的最终输出值。
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