公开(公告)号：CN117131767A

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202311056601.X

申请日：2023-08-22

Applicant: 燕山大学 ,  东北大学

Inventor： 王鹏飞 ,  李旭 ,  鲁甲 ,  彭秋明 ,  郝露菡 ,  陈树宗 ,  张欣 ,  张殿华

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/23 ,  G06F30/28 ,  G06F18/214 ,  G06F18/243 ,  G06N20/20 ,  G06F119/14 ,  G06F119/08 ,  G06F113/08

Abstract: 本发明的一种基于随机森林算法预测热轧四辊轧机工作辊热凸度的方法，包括：将对目标工作辊热凸度产生影响的工艺参数作为特征参数；收集特征参数的具体数据以及对应的热凸度实际值；建立工作辊温度场模型和热凸度仿真模型；对比热凸度仿真值与热凸度实际值的误差，去除异常值；对特征参数的具体数据和热凸度实际值进行归一化处理；将归一化处理后的数据集划分为训练集和验证集；从训练集中随机抽样生成多个子训练集，从特征参数中随机选取多个特征参数，在决策树的每个节点上使用一个特征参数来进行划分；对于每棵决策树，通过投票的方式进行集成，生成随机森林模型，取所有决策树的预测结果的平均值作为最终的热凸度预测结果。

公开(公告)号：CN117131732A

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202311058191.2

申请日：2023-08-22

Applicant: 燕山大学 ,  东北大学

Inventor： 王鹏飞 ,  李旭 ,  鲁甲 ,  黄华贵 ,  郝露菡 ,  陈树宗 ,  张欣 ,  张殿华 ,  邱天庆 ,  高磊

IPC: G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G16C60/00 ,  G06N3/006 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明的一种基于数字孪生的四辊热轧机支撑辊磨损量预测方法，包括：将影响支撑辊磨损的工艺参数作为特征参数；收集特征参数数据及轧辊磨损实际数据；建立支撑辊磨损仿真模型；将采集的特征参数数据输入到仿真模型中，计算轧辊磨损实际数据和轧辊磨损仿真数据的误差数据；将特征参数数据、轧辊磨损实际数据以及误差数据构成数据集并进行数据清理和归一化处理；将数据集划分为训练集和测试集；基于支持向量机算法，结合训练集中的误差数据建立有限元误差补偿模型；采用粒子群优化算法，对有限元误差补偿模型进行优化；将优化后的有限元误差补偿模型和支撑辊磨损仿真模型串联生成数字孪生模型；将测试集输入到数字孪生模型，获得预测的磨损值。