买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜东北大学;燕山大学申请的专利一种冷轧板形控制中的板形调控功效系数预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119500787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411765007.2，技术领域涉及：B21B37/28；该发明授权一种冷轧板形控制中的板形调控功效系数预测方法是由王鹏飞;李旭;张根豪;彭秋明;于华鑫;邹国栋;王鹏;王波;邱天庆;李新明;郑伟;周鑫;金树仁;李晓华设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种冷轧板形控制中的板形调控功效系数预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种冷轧板形控制中的板形调控功效系数预测方法，属于冶金轧制技术领域。该方法先通过离线仿真计算不同预设工况点的板形调控功效系数矩阵，利用生产数据改进预设工况点与实际工况点之间的最优权重因子，然后采用数据驱动方式建立实际工况点的最优权重因子预测模型，进而精确获取任意轧制工况下的板形调控功效系数。实际工况点的最优权重因子预测方法不仅具有较高的精度，同时还具有较好的稳定性和较快的收敛速度，为板形调控功效系数优化提供了一种新的方法。

本发明授权一种冷轧板形控制中的板形调控功效系数预测方法在权利要求书中公布了：1.一种冷轧板形控制中的板形调控功效系数预测方法，其特征在于，包括：步骤1：设置轧制力、带钢宽度和带钢厚度为工况点的参数，选取仿真实验中的多个预设工况点；步骤2：通过离线仿真来获取每个预设工况点的板形调控功效系数矩阵，同时从轧机导出实测轧制数据；步骤3：利用均方差检测并剔除实测轧制数据中板形变化量的异常值；步骤4：采用拉格朗日插值法对剔除异常值后的板形变化量进行缺失数据的填补；步骤5：从实测轧制数据中依次获取实际工况点，通过DBO算法计算实际工况点与预设工况点间的最优权重因子数组；步骤6：将实际工况点的参数和最优权重因子数组构成数据集，并划分为训练集和测试集；步骤7：建立BP神经网络预测模型，通过训练集训练BP神经网络预测模型，获得最优的隐含层节点数目；步骤8：运用DBO算法优化BP神经网络预测模型的初始权值和阈值；步骤9：运用训练好的BP神经网络预测模型来预测板形调控功效系数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东北大学;燕山大学，其通讯地址为：110819 辽宁省沈阳市和平区文化路三号巷11号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。