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[发明专利]基于改进NSGA-III的热连轧轧制规程多目标优化方法-CN202210936562.1在审
发明人：孙杰;袁尚斌;李树;乔继柱;叶俊成;彭文;李霄剑 -专利权人：东北大学
申请日： 2022-08-05 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供了基于改进NSGA‑III的热连轧轧制规程多目标优化方法，属于板带材热连轧的轧制规程多目标优化技术领域。该方法将NSGA‑III算法与轧制规程多目标优化技术相结合，通过热连轧生产线现场实际的板带材数据和轧机设备参数，构建以轧制能耗最小、等轧制力裕度、板形良好和等相对负荷为目标函数的热连轧精轧轧制规程优化模型，以各机架出口厚度作为NSGA‑III的决策变量，并在NSGA‑III中添加Tent混沌映射来初始化由决策变量组成的种群，在保证初始种群多样性的基础上，均匀分布决策变量可以进一步增强NSGA‑III的优化能力，能够提高轧制规程多目标优化的效率，并且兼顾各目标函数达到更好的轧制规程优化结果，有效地提高热轧板带材的产品质量并降低生产成本。
基于改进 nsga iii 轧轧规程多目标优化方法

[发明专利]一种基于深度学习的带钢头部厚度预报方法-CN202110446301.7有效
发明人：孙杰;于加学;袁尚斌;李树;彭文;丁敬国;张殿华 -专利权人：东北大学
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： B21B37/16 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的带钢头部厚度预报方法，涉及轧钢自动控制技术领域。本发明通过分析轧钢过程中影响头部厚度的因素，确定了轧制力、辊缝、轧制温度、板坯厚度和轧制速度因素为预报器的输入参数；利用深度神经网络结构，并提取轧钢生产数据，得到的汇总数据满足后续数据分析和神经网络使用的需求。使用TensorFlow深度学习框架实现了预报器的功能，预报器准确率满足要求，对不同厚度的带钢头部厚度命中率有明显提升，分析神经网络各参数对性能的影响；并且提出了一种优化本预报器的方法，较默认配置预报器准确率有明显提升。使用训练集对神经网络进行训练，最后用测试集评估训练后的模型效果，大大提高了带钢成材率。
一种基于深度学习带钢头部厚度预报方法

[实用新型]一种计量专用单边铅封接线盒-CN201920887909.1有效
发明人：王泉;方绍怀;周龙龙;袁尚斌 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司东莞供电局
申请日： 2019-06-13 - 公布日： 2020-03-17 - 主分类号： G01R11/04 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种计量专用单边铅封接线盒，包括盒身和通过若干个活栓口转动安装在盒身上的盖板，在所述盒身一端安装有凸起，并且在所述盖板上对应凸起的位置上设有与凸起嵌合的密封口，在所述盒身另一端设有螺丝孔，在所述盖板上对应螺丝孔的位置设有圆孔，并且在所述圆孔内设置有用于与螺丝孔咬合的螺丝，在所述螺丝的顶端设有穿透孔，在圆孔的内侧设有铅封口，并且在所述铅封口和穿透孔之间设有钢丝，所述钢丝上安装有铅封；通过构建密封口和凸起的严密吻合，杜绝了私自打开铅封窃电的可能，并且整个接线盒只有单边需要铅封，节省了铅封使用数量。
一种计量专用单边铅封接线

[发明专利]一种计量专用单边铅封接线盒及其铅封方法-CN201910511530.5在审
发明人：王泉;方绍怀;周龙龙;袁尚斌 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司东莞供电局
申请日： 2019-06-13 - 公布日： 2019-08-02 - 主分类号： G01R11/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种计量专用单边铅封接线盒，包括盒身和通过若干个活栓口转动安装在盒身上的盖板，在所述盒身一端安装有凸起，并且在所述盖板上对应凸起的位置上设有与凸起嵌合的密封口，在所述盒身另一端设有螺丝孔，在所述盖板上对应螺丝孔的位置设有圆孔，并且在所述圆孔内设置有用于与螺丝孔咬合的螺丝，在所述螺丝的顶端设有穿透孔，在圆孔的内侧设有铅封口，并且在所述铅封口和穿透孔之间设有钢丝，所述钢丝上安装有铅封，还包括一种铅封方法；通过构建密封口和凸起的严密吻合，杜绝了私自打开铅封窃电的可能，并且整个接线盒只有单边需要铅封，节省了铅封使用数量。
铅封凸起盖板接线盒螺丝孔盒身圆孔计量专用穿透孔密封口铅封口螺丝钢丝转动安装构建活栓嵌合窃电咬合吻合