申请/专利权人：一重集团大连工程技术有限公司;中国第一重型机械股份公司

申请日：2022-08-15

公开（公告）日：2022-11-25

公开（公告）号：CN115392007A

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06F17/18;G06F16/25;C22C38/02;C22C38/04;C22C38/44;C22C38/46;G06F119/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.12.13#实质审查的生效;2022.11.25#公开

摘要：本发明提供一种轧辊差温热处理性能预测方法，属于合金铸钢轧辊技术领域，包括步骤如下：取相对应的第一组轧辊差温热处理数据和第一组轧辊性能数据，对第一组轧辊差温热处理数据依次进行有效性分析和相关性分析，得到第一组相关性数据，并建立轧辊差温热处理管理数据库和轧辊差温热处理性能预测模型，然后训练和评估轧辊差温热处理性能预测模型，再将轧辊差温热处理性能预测模型集成于轧辊差温热处理智能化管理系统，用于指导轧辊差温热处理性能预测；与现有技术相比，本发明创造性地提出一种适用于轧辊差温热处理的性能预测方法，以提升轧辊差温热处理性能预测的准确性。

主权项：1.一种轧辊差温热处理性能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，取相对应的第一组轧辊差温热处理数据和第一组轧辊性能数据，对所述第一组轧辊差温热处理数据进行有效性分析，得到有效性数据；步骤S2，对所述有效性数据进行相关性分析，得到第一组相关性数据，并建立轧辊差温热处理管理数据库；步骤S3，基于所述第一组相关性数据和所述第一组轧辊性能数据建立轧辊差温热处理性能预测模型；步骤S4，取相对应的多组轧辊差温热处理数据和多组轧辊性能数据，经过步骤S1至步骤S2的处理后，得到相对应的多组相关性数据和多组轧辊性能数据，再导入所述轧辊差温热处理性能预测模型，训练和评估所述轧辊差温热处理性能预测模型，直至所述轧辊差温热处理性能预测模型中标定值以上的轧辊性能预测值满足预测精度，然后将所述轧辊差温热处理性能预测模型集成于轧辊差温热处理智能化管理系统；步骤S5，将新产生的第二组轧辊差温热处理数据依次进行所述有效性分析和所述相关性分析，得到第二组相关性数据，再导入所述轧辊差温热处理智能化管理系统，获得第二组轧辊性能预测值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 一重集团大连工程技术有限公司;中国第一重型机械股份公司 轧辊差温热处理性能预测方法

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