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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种数据与机理融合的热轧带钢凸度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：CN115470595B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202211259744.6，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种数据与机理融合的热轧带钢凸度预测方法是由李霄剑;崔建贺;王德鹏;孙杰;丁敬国设计研发完成，并于2022-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据与机理融合的热轧带钢凸度预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种数据与机理融合的热轧带钢凸度预测方法，包括以下步骤：采集带钢热连轧过程的生产数据，并建立热轧带钢凸度机理模型；从采集到的生产数据和热轧带钢凸度机理模型计算数据中选出影响凸度的特征数据；对采集到的生产数据进行数据预处理，包括数据平滑和数据标准化；基于特征选取和数据预处理之后获得的数据集建立卷积神经网络；确定神经网络卷积层个数、卷积核大小、隐含层神经元个数、激活函数、优化器、学习率；训练神经网络模型，预测带钢凸度值。本发明提供的一种数据与机理融合的热轧带钢凸度预测方法，利用工业现场采集的轧制数据建立卷积神经网络预测凸度。解决了传统控制中模型复杂、建模不准确导致的控制效果差的问题。

本发明授权一种数据与机理融合的热轧带钢凸度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种数据与机理融合的热轧带钢凸度预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1.建立机理模型：采集带钢热连轧过程的生产数据，并建立热轧带钢凸度机理模型； 步骤2.特征选取：从采集到的生产数据和热轧带钢凸度机理模型计算数据中选出影响凸度的特征数据； 步骤3.数据预处理：对采集到的生产数据进行数据预处理，包括数据平滑和数据标准化； 步骤4.构建神经网络：基于步骤2特征选取和步骤3数据预处理之后获得的数据集建立卷积神经网络； 步骤5.神经网络超参数确定：确定神经网络卷积层个数、卷积核大小、隐含层神经元个数、激活函数、优化器、学习率； 步骤6.凸度预测：训练神经网络模型，预测带钢凸度值； 所述步骤1基于采集到的生产数据，建立带钢凸度机理模型，具体为： 步骤1.1.热轧带钢凸度机理模型数学公式如下： 式中，为轧机出口带钢的凸度，为带钢宽度，为轧制力，为弯辊力，为工作辊凸度，为工作辊磨损凸度，为工作辊热凸度，为辊移等效凸度，为带钢宽度的修正系数，为横向刚度修正系数，为弯辊力修正系数，为工作辊凸度修正系数，为辊移位置修正系数，带钢凸度遗传修正系数，为精轧机组中轧机的数量； 步骤1.2.工作辊热膨胀导致的工作辊热凸度，根据不同工况计算公式分别为： 当轧制初期工作辊半径方向温度梯度大时，计算公式为： 当轧制一定数量的带钢后，工作辊热平衡时，计算公式为： 式中，为工作辊断面内的平均上升温度，为工作辊材质线膨胀系数，为泊松比，为工作辊的当前温度，为工作辊的初始温度； 其中的计算公式为： 式中，为工作辊的半径，为沿工作辊半径方向的变量。

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