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公开(公告)号：CN115436342A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210975863.5
申请日：2022-08-15
Applicant: 北京科技大学 , 山西建龙实业有限公司
Abstract: 本发明公开了一种降低多批次样本间LIBS检测不确定性的方法及装置，该方法包括同批次样本内自校正过程和多批次样本间校正过程；同批次样本内自校正过程针对同批次样本内的光谱数据，可有效降低批次内数据的波动性；多批次样本间校正过程用于多批次样本间的训练光谱数据和预测光谱数据，能够在一定程度上解决LIBS系统经过较长时间光谱强度会发生变化的问题，降低多批次样本间LIBS检测的不确定性；两种方法综合使用，可以提升系统的鲁棒性，提升LIBS系统预测精度。而且针对实际生产过程中，针对样本或者环境的变化导致的不确定性的问题，增加了对模型鲁棒性评判的过程，使模型具有自学习自补充的能力，进而降低了模型的不确定性。
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公开(公告)号：CN114235517B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202111355566.2
申请日：2021-11-16
Applicant: 北京科技大学 , 山西建龙实业有限公司
Abstract: 本发明提供一种LIBS炉前样品九点环绕自动去除氧化层的方法，属于钢样成分分析领域。所述方法包括：S101，将样品放置在三维移动平台上，以距离激光聚焦点一侧0.5mm一点为起始点，在起始点处激发激光脉冲多次，去除起始点处氧化层；S102，在起始点处继续激发激光脉冲多次，选取激光继续激发的光谱数据作为LIBS定量分析数据，用于判断是否彻底去除氧化层，若彻底去除氧化层，则执行S103；S103，从起始点处出发，以0.5mm为步距，顺时针方向依次去除激光聚焦点周围的氧化层后，此时回到起始点，向激光聚焦点方向移动0.5mm后，在激光聚焦点处激发激光脉冲M次，完成九点环绕去除氧化层。采用本发明，能够缩短制备样品所需要的时间，减少资源的耗费，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN115436342B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202210975863.5
申请日：2022-08-15
Applicant: 北京科技大学 , 山西建龙实业有限公司
IPC: G01N21/71 , G01N21/27 , G06F18/214 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种降低多批次样本间LIBS检测不确定性的方法及装置，该方法包括同批次样本内自校正过程和多批次样本间校正过程；同批次样本内自校正过程针对同批次样本内的光谱数据，可有效降低批次内数据的波动性；多批次样本间校正过程用于多批次样本间的训练光谱数据和预测光谱数据，能够在一定程度上解决LIBS系统经过较长时间光谱强度会发生变化的问题，降低多批次样本间LIBS检测的不确定性；两种方法综合使用，可以提升系统的鲁棒性，提升LIBS系统预测精度。而且针对实际生产过程中，针对样本或者环境的变化导致的不确定性的问题，增加了对模型鲁棒性评判的过程，使模型具有自学习自补充的能力，进而降低了模型的不确定性。
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公开(公告)号：CN114235517A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111355566.2
申请日：2021-11-16
Applicant: 北京科技大学 , 山西建龙实业有限公司
Abstract: 本发明提供一种LIBS炉前样品九点环绕自动去除氧化层的方法，属于钢样成分分析领域。所述方法包括：S101，将样品放置在三维移动平台上，以距离激光聚焦点一侧0.5mm一点为起始点，在起始点处激发激光脉冲多次，去除起始点处氧化层；S102，在起始点处继续激发激光脉冲多次，选取激光继续激发的光谱数据作为LIBS定量分析数据，用于判断是否彻底去除氧化层，若彻底去除氧化层，则执行S103；S103，从起始点处出发，以0.5mm为步距，顺时针方向依次去除激光聚焦点周围的氧化层后，此时回到起始点，向激光聚焦点方向移动0.5mm后，在激光聚焦点处激发激光脉冲M次，完成九点环绕去除氧化层。采用本发明，能够缩短制备样品所需要的时间，减少资源的耗费，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN117540636B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202311508934.1
申请日：2023-11-13
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学设计研究院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06Q50/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于NSGA‑Ⅲ的宽厚板一体化供料计划优化方法及系统，所述方法包括：获取订单和工艺相关参数，并定义决策变量；设计两阶段目标函数和约束条件，基于获取的订单和工艺相关参数，以及定义的决策变量，构建两阶段多目标优化模型；其中，第一阶段目标函数用于解决供料均衡问题，优化订单执行时机及相对位置；第二阶段目标函数用于基于第一阶段多目标优化模型的优化结果，继续优化订单对应的炉次和板坯顺序；基于NSGA‑III算法，求解两阶段多目标优化模型，得到优化的供料计划。本发明方案可显著优化供料顺序，提升工序间物料协同与平衡，减少物料倒运与等待，提高生产效能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117840230A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311797463.0
申请日：2023-12-25
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学设计研究院有限公司 , 南京钢铁股份有限公司
IPC: B21B37/00
Abstract: 本发明涉及热轧宽厚板生产技术领域，特别是指一种基于矩形网格复合填充的宽厚板余坯替代方法及装置。一种基于矩形网格复合填充的宽厚板余坯替代方法包括：根据余坯替代规则、订单信息、余坯信息以及轧件信息进行变量定义，获得决策变量；根据订单信息、余坯信息和决策变量构建数学模型，获得目标函数模型以及约束条件模型；根据余坯替代规则、订单信息、余坯信息以及轧件信息构建映射关系，获得轧件‑订单映射集；基于目标函数模型、约束条件模型和余坯替代方式，根据轧件‑订单映射集，通过矩形复合填充算法进行动态求解，获得最优余坯替代方案。本发明是一种基于矩形网格复合填充的高效、准确的宽厚板余坯替代方法。
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公开(公告)号：CN117540636A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311508934.1
申请日：2023-11-13
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学设计研究院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06Q50/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于NSGA‑Ⅲ的宽厚板一体化供料计划优化方法及系统，所述方法包括：获取订单和工艺相关参数，并定义决策变量；设计两阶段目标函数和约束条件，基于获取的订单和工艺相关参数，以及定义的决策变量，构建两阶段多目标优化模型；其中，第一阶段目标函数用于解决供料均衡问题，优化订单执行时机及相对位置；第二阶段目标函数用于基于第一阶段多目标优化模型的优化结果，继续优化订单对应的炉次和板坯顺序；基于NSGA‑III算法，求解两阶段多目标优化模型，得到优化的供料计划。本发明方案可显著优化供料顺序，提升工序间物料协同与平衡，减少物料倒运与等待，提高生产效能。
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公开(公告)号：CN119273907A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202410872612.3
申请日：2024-07-01
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及图像识别及预测技术领域，提供基于遮挡感知下堆积矿岩颗粒的模态实例分割方法及装置。方法包括：搭建不同堆积状态下的矿岩颗粒堆积模型，并利用相机获取原始图像数据库；对原始图像数据进行一系列处理；依托Pytorch框架搭建AGG‑Mask2Former网络，定义多任务损失函数优化神经网络训练过程；将数据库划分为多类子训练集并训练神经网络制得最优模型，进行交叉验证实验研究不同遮挡状态下模型的识别和预测结果；对模型识别和预测出的矿岩颗粒提取，预测堆积状态下矿岩颗粒的级配。本发明极大地提高了神经网络在矿岩颗粒堆积状态颗粒识别领域训练、识别及预测过程的效率和精度，为后续参数提取和级配统计提供了更可靠的数据基础。
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公开(公告)号：CN119047187A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411168429.1
申请日：2024-08-23
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/20 , G06V20/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种单一矿岩粗颗粒对放矿堵塞局域影响程度确定方法和系统，涉及堆积矿岩颗粒堵塞技术领域，包括：基于不同矿岩颗粒堆积体系，构建矿岩颗粒堵塞模型；对矿岩颗粒堵塞模型进行颗粒图像识别，得到矿岩颗粒堵塞局域内的每个颗粒的颗粒信息；基于颗粒信息，确定颗粒之间的颗粒接触关系和每个颗粒的权重值；基于颗粒接触关系和每个颗粒的权重值，构建矿岩颗粒堵塞模型对应的复杂网络模型，和计算闭合步行阈值，并基于闭合步行阈值计算单一矿岩粗颗粒的改进子图中心性指标值；最后确定单一矿岩粗颗粒对放矿堵塞局域结构的影响程度。本发明缓解了现有技术存在的不能定量和精确的确定单一粗颗粒是如何影响堵塞结构的技术问题。
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公开(公告)号：CN117307161A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311151370.0
申请日：2023-09-07
Applicant: 北京科技大学
IPC: E21C35/20 , G01N23/046 , G06T17/05
Abstract: 本发明提供一种多因素耦合下的振动放矿机振频选择方法，包括根据矿岩颗粒物理力学性质的差异，分组制备矿岩颗粒试样；将各组矿岩颗粒试样分置于放矿模型中，打开放矿模型的放矿口，等待达到矿岩颗粒阻塞放矿口的状态；扫描试样获得阻塞状态下矿岩颗粒阻塞堆积体系切片图；对每组切片图分析、处理、重构，获得矿岩颗粒阻塞堆积体系三维模型；提取并分析矿岩颗粒阻塞堆积体系堵口局域内的结构特征参量；通过振动装置向不同的矿岩颗粒阻塞堆积体系输入能量，记录堵口局域内结构失稳时的振动频率；联合对应的堵口局域内矿岩颗粒物理力学性质及结构特征参量，进行相关性分析。本发明能够定量分析矿岩颗粒阻塞状态，有效提高放矿效率。
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