申请/专利权人:东北大学
申请日:2024-03-11
公开(公告)日:2024-04-12
公开(公告)号:CN117875137A
主分类号:G06F30/23
分类号:G06F30/23;G16C60/00;G06F119/14;G06F113/26
优先权:
专利状态码:在审-实质审查的生效
法律状态:2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开
摘要:本发明提供一种基于数据驱动的轧制过程轧辊磨损预测方法,涉及轧钢自动控制技术领域。该方法首先确定影响轧辊磨损的主要特征参数;并建立四辊轧机轧辊‑轧件热力耦合有限元模型,获取轧制过程不同工况下的接触应力分布;再按照轧制过程中窜辊位置,沿轧辊宽度方向将轧辊辊面划分成一系列离散的磨损单元;并根据实际轧制过程,获取轧制过程工艺参数、接触应力、接触宽度、磨损长度、轧制现场轧辊磨损量实测值以及轧辊磨损计算值;最后建立数据机理融合的轧辊磨损值预测模型,进行轧辊磨损值预测。该方法在提高计算速度的同时,提高预测模型的计算精度,从而实现轧制过程中轧辊磨损的准确预测。
主权项:1.一种基于数据驱动的轧制过程轧辊磨损预测方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤1:确定影响轧辊磨损的主要特征参数;步骤2:建立四辊轧机轧辊-轧件热力耦合有限元模型,获取轧制过程不同工况下的接触应力分布;步骤3:按照轧制过程中窜辊位置,沿轧辊宽度方向将轧辊辊面划分成一系列离散的磨损单元;步骤4:根据实际轧制过程,获取轧制过程工艺参数、接触应力、接触宽度、磨损长度、轧制现场轧辊磨损量实测值以及轧辊磨损计算值;步骤5:建立数据机理融合的轧辊磨损值预测模型,进行轧辊磨损值预测。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 东北大学 一种基于数据驱动的轧制过程轧辊磨损预测方法
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