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龍圖騰網恭喜東北大學;燕山大學申請的專利一種冷軋板形控制中的板形調控功效系數預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119500787B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411765007.2，技術領域涉及：B21B37/28；該發明授權一種冷軋板形控制中的板形調控功效系數預測方法是由王鵬飛;李旭;張根豪;彭秋明;于華鑫;鄒國棟;王鵬;王波;邱天慶;李新明;鄭偉;周鑫;金樹仁;李曉華設計研發完成，并于2024-12-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種冷軋板形控制中的板形調控功效系數預測方法在說明書摘要公布了：本發明提出一種冷軋板形控制中的板形調控功效系數預測方法，屬于冶金軋制技術領域。該方法先通過離線仿真計算不同預設工況點的板形調控功效系數矩陣，利用生產數據改進預設工況點與實際工況點之間的最優權重因子，然后采用數據驅動方式建立實際工況點的最優權重因子預測模型，進而精確獲取任意軋制工況下的板形調控功效系數。實際工況點的最優權重因子預測方法不僅具有較高的精度，同時還具有較好的穩定性和較快的收斂速度，為板形調控功效系數優化提供了一種新的方法。

本發明授權一種冷軋板形控制中的板形調控功效系數預測方法在權利要求書中公布了：1.一種冷軋板形控制中的板形調控功效系數預測方法，其特征在于，包括：步驟1：設置軋制力、帶鋼寬度和帶鋼厚度為工況點的參數，選取仿真實驗中的多個預設工況點；步驟2：通過離線仿真來獲取每個預設工況點的板形調控功效系數矩陣，同時從軋機導出實測軋制數據；步驟3：利用均方差檢測并剔除實測軋制數據中板形變化量的異常值；步驟4：采用拉格朗日插值法對剔除異常值后的板形變化量進行缺失數據的填補；步驟5：從實測軋制數據中依次獲取實際工況點，通過DBO算法計算實際工況點與預設工況點間的最優權重因子數組；步驟6：將實際工況點的參數和最優權重因子數組構成數據集，并劃分為訓練集和測試集；步驟7：建立BP神經網絡預測模型，通過訓練集訓練BP神經網絡預測模型，獲得最優的隱含層節點數目；步驟8：運用DBO算法優化BP神經網絡預測模型的初始權值和閾值；步驟9：運用訓練好的BP神經網絡預測模型來預測板形調控功效系數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人東北大學;燕山大學，其通訊地址為：110819 遼寧省沈陽市和平區文化路三號巷11號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。