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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种热轧带钢板形控制的弯辊力和窜辊量设定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：CN119294263B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411555352.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种热轧带钢板形控制的弯辊力和窜辊量设定方法是由丁敬国;孟令明;杜昊展;侯铁城;张旭;李旭;张殿华设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种热轧带钢板形控制的弯辊力和窜辊量设定方法在说明书摘要公布了：本发明属于轧制技术领域，涉及一种热轧带钢板形控制的弯辊力和窜辊量设定方法，包括：采集实际生产中的带钢历史生产数据；将利用3σ原则对带钢历史生产数据进行异常值检测，去除异常值，并划分为训练集和测试集；建立基于Lasso回归的凸度预测模型，利用训练集数据对凸度预测模型进行训练；利用测试集对训练好的基于Lasso回归的凸度预测模型进行测试；建立板形目标函数；根据精轧机组中的各机架设备和板形理论建立轧制变量的约束条件；采用蛇鹫优化算法，在约束条件范围内搜寻精轧机组中各机架的弯辊力和窜辊量，使得板形目标函数最小，获得弯辊力和窜辊量设定值。

本发明授权一种热轧带钢板形控制的弯辊力和窜辊量设定方法在权利要求书中公布了：1.一种热轧带钢板形控制的弯辊力和窜辊量设定方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集实际生产中的带钢历史生产数据； 步骤2：将利用3σ原则对带钢历史生产数据进行异常值检测，去除异常值，并划分为训练集和测试集； 步骤3：建立基于Lasso回归的凸度预测模型，利用训练集数据对凸度预测模型进行训练； 步骤4：利用测试集对训练好的基于Lasso回归的凸度预测模型进行测试； 步骤5：建立板形目标函数； 步骤6：根据精轧机组中的各机架设备和板形理论建立轧制变量的约束条件； 步骤7：采用蛇鹫优化算法，在步骤6的约束条件范围内搜寻精轧机组中各机架的弯辊力和窜辊量，使得板形目标函数最小，获得弯辊力和窜辊量设定值； 所述步骤3具体为： 步骤3.1：建立轧制变量与预测凸度之间的数学关系模型： 其中，为第i机架的带钢出口预测凸度，Wi为第i机架的带钢宽度，单位为mm；为第i机架的带钢宽度的功效系数，单位为μmmm；Pi为第i机架的轧制力，单位为kN；为第i机架轧制力的功效系数，单位为μmkN；Fi为第i机架的弯辊力，单位为kN；为第i机架弯辊力的功效系数，单位为μmkN；Si为第i机架的窜辊量，单位为mm；为第i机架窜辊量的功效系数，单位为μmmm；为第i机架的入口凸度，单位为μm；为第i机架入口凸度的功效系数；为第i机架的入口温度，单位为℃；为第i机架入口温度的功效系数；为第i机架的入口厚度，单位为mm；为第i机架入口厚度的功效系数，单位为μmmm；为第i机架轧辊的磨损凸度，单位为μm；第i机架轧辊的热凸度，单位为μm；为第i机架轧辊的原始凸度，单位为μm；第i机架辊缝凸度的功效系数； 步骤3.2：建立Lasso回归的损失函数： 其中，为第i机架轧制变量的功效系数向量；是基于步骤3.1中的数学关系模型计算的第i机架的第j个带钢出口预测凸度，单位为μm； 是第i机架的第j个带钢出口实测凸度，单位为μm；N为训练集中带钢数量；λ为惩罚系数；||·||1为L1‑范数的平方； 步骤3.3：初始化第i机架轧制变量的功效系数向量βi，带入步骤3.1的数学关系模型，计算当前的带钢出口预测凸度； 步骤3.4：将功效系数向量中的一个功效系数作为变量，其它功效系数作为常量，将功效系数向量带入数学关系模型，计算当前的带钢出口预测凸度和Lasso回归的损失函数值，不断更新作为变量的功效系数使得Lasso回归的损失函数值最小化，重复上述过程循环遍历所有功效系数，当达到最大迭代次数时，则停止迭代，获得一组使得Lasso回归的损失函数值最小的最优功效系数向量； 步骤3.5：将所得最优功效系数向量赋值给步骤3.1的数学关系模型得到基于Lasso回归的凸度预测模型。

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