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申请/专利权人：北京科技大学
摘要：本发明提供一种基于工业数据和机理模型的冷连轧动态轧制力预测方法，涉及冶金轧制技术领域，其包括以下步骤：S1、构建动态轧制力机理模型；S2、采集步骤S1中工艺参数在冷连轧产线中的实际生产数据；S3、通过工业数据对步骤S1中的动态轧制力机理模型进行修正；S4、计算各个机架动态轧制力的修正值并对轧制规程进行优化。其在动态轧制力机理模型的基础上，通过采集实际生产中的冷连轧过程工艺参数实测数据，利用回归算法对机理模型进行不断的修正，提高动态轧制力的预测精度，并以降低轧制过程动态轧制力波动为目的，对轧制规程进行优化，提高轧制的精度。
主权项：1.一种基于工业数据和机理模型的冷连轧动态轧制力预测方法，其特征在于：其包括以下步骤：S1、构建动态轧制力机理模型；S2、采集动态轧制力机理模型的工艺参数在冷连轧产线中的实际生产数据；S3、通过工业数据对步骤S1中的动态轧制力机理模型进行修正，计算动态轧制力的修正值，具体包括以下子步骤：S31、利用步骤S1中的动态轧制力机理模型计算轧制某一强度等级下的第j个钢卷时的动态轧制力初始值： 其中，为动态轧制力机理模型的工艺参数，Fi为工艺参数对动态轧制力的影响系数，i＝1-5；S32、基于第j-1个和第j-2个钢卷计算修正系数：对轧制完成的第j-1个和第j-2个钢卷，基于步骤S2中的实际生产数据，通过实测的动态轧制力与线性回归求得影响系数的修正系数： 其中，λi为修正系数，D为常数项；S33、基于步骤S32计算的修正系数，得到第j个钢卷的动态轧制力修正模型为： 其中，α为权重系数；S34、求解该强度等级下所有钢卷的动态轧制力修正值；S4、基于步骤S3求解多个强度等级下的动态轧制力。
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百度查询： 北京科技大学 基于工业数据和机理模型的冷连轧动态轧制力预测方法
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