[發(fā)明專利]一種基于大數(shù)據(jù)與神經網絡相結合的圓盤剪剪切力預報方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011056260.2
• 申請日: 2020-09-30
• 公開（公告）號: CN114309781B
• 公開（公告）日: 2023-05-09
• 發(fā)明（設計）人: 王輝;付順鳴;張光星;張亞林;夏驚秋;趙昀;高玉強;范群
• 申請（專利權）人: 寶山鋼鐵股份有限公司
• 主分類號: B23D33/00
• 分類號: B23D33/00;B23D19/00
• 代理公司: 上海三和萬國知識產權代理事務所(普通合伙) 31230
• 代理人: 蔡海淳

1.一種基于大數(shù)據(jù)與神經網絡相結合的圓盤剪剪切力預報方法，其特征是：

1)構建生產數(shù)據(jù)自動采集系統(tǒng)，采集圓盤剪剪切工序相關數(shù)據(jù)，并輸入上機刀片直徑D和刀片預期剪切公里數(shù)L；

2)建立圓盤剪剪切力預報數(shù)據(jù)庫；圓盤剪剪切力預報數(shù)據(jù)庫共計m組數(shù)據(jù)，任意一組序號記為i，1≤i≤m；

3)計算第i組純剪切力P_1i；

4)計算第i組帶鋼被剪掉部分的彎曲力P_2i；

5)計算第i組帶鋼被剪掉部分彎曲力P_2i中的系數(shù)Z_1i；

6)建立系數(shù)Z_1i與圓盤剪剪切力預報數(shù)據(jù)庫中參數(shù)的神經網絡模型；

7)建立系數(shù)Z₁的計算模型；

8)實現(xiàn)圓盤剪剪切力P的預報。

2.按照權利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)與神經網絡相結合的圓盤剪剪切力預報方法，其特征是所述圓盤剪剪切力預報數(shù)據(jù)庫中的第i組參數(shù)至少包括：帶鋼邊絲寬度d_i、帶鋼厚度h_i、帶鋼強度σ_bi、帶鋼材料延伸率δ_i、上下刀片間隙量ξ_i、上下刀片重疊量θ_i、剪切公里數(shù)L_i以及總剪切力檢測值P_si；

其中，帶鋼邊絲寬度d_i為圓盤剪入口帶鋼寬度與出口帶鋼寬度差值的一半。

3.按照權利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)與神經網絡相結合的圓盤剪剪切力預報方法，其特征是所述的第i組純剪切力P_1i，通過下述方式進行計算：

(1)計算第i組純剪切力中單位剪切功γ_i：

γ_i＝K₁σ_biK₂δ_i＝σ_biδ_i；

式中，K₁與K₂為換算系數(shù)，取K₁K₂＝1；

(2)計算第i組純剪切力P_1i：

式中，α為刀片剪切角，由以下公式求得：

式中，ε₀為相對切入率，這里取ε₀＝1.25δ_i；

σ_bi為帶鋼強度；δ_i為帶鋼材料延伸率；h_i為帶鋼厚度；θ_i為刀片重疊量。

4.按照權利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)與神經網絡相結合的圓盤剪剪切力預報方法，其特征是所述的計算第i組帶鋼被剪掉部分的彎曲力P_2i包括以下步驟：

(1)首先建立剪切力檢測值與計算值之間的函數(shù)關系：

P_si＝λ(P_1i+P_2i)

式中，λ為刀片鈍化影響系數(shù)，按最大1.2考慮，

(2)計算帶鋼被剪掉部分的彎曲力P_2i：

其中，L_i為剪切公里數(shù)；P_si為總剪切力檢測值。

5.按照權利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)與神經網絡相結合的圓盤剪剪切力預報方法，其特征是所述的計算第i組帶鋼被剪掉部分彎曲力P_2i中的系數(shù)Z_1i包括：

由可得：

其中，α為刀片剪切角；δ_i為帶鋼材料延伸率。