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龙图腾网获悉天铁热轧板有限公司申请的专利预测全流程热轧带钢力学性能的机理协同预报方法及系统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：CN115815345B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211434900.8，技术领域涉及：G06F30/00；该发明授权预测全流程热轧带钢力学性能的机理协同预报方法及系统是由徐兆国;邢振军;王海超;李艳格;冯朵设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本预测全流程热轧带钢力学性能的机理协同预报方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种预测全流程热轧带钢力学性能的机理协同预报方法及系统，属于冶金生产技术领域，包括：S1、实时获取全工况的工艺参数，在线预报各机架的晶粒尺寸和相变化，同时进行神经网络的大数据训练；S2、基于实际工况和样本数据集的对比，利用轧制机理模型校对轧制力、轧制速度、应变速率、轧制温度与变形抗力的对应关系，提高力学性能的预报值；S3、以轧制力学性能预报值作为初始条件，再根据轧后冷却条件，进行轧后冷却段的力学性能预报；S4、结合现场实测数据的大数据智能训练和机理模型的实时预报，对全流程的轧制参数、冷却参数及对应的力学性能进行识别聚类。本发明能够进行控轧控冷全过程的力学性能机理智能协同预报。

本发明授权预测全流程热轧带钢力学性能的机理协同预报方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种预测全流程热轧带钢力学性能的机理协同预报方法，其特征在于，包括： S1、实时获取全工况的工艺参数，在线预报各机架的晶粒尺寸和相变化，同时进行神经网络的大数据训练；具体包括： S101、实时采集当前工况参数，根据带钢成分、轧制力、轧制速度、轧制温度、应变速率，对比样本数据，预报晶粒尺寸和相变化； S102、根据晶粒尺寸和相变化的预报值，在线计算瞬态的力学性能变化，从而获得逐机架带钢力学性能对应的变形抗力； S103、进行当前数据的神经网络模型训练，形成样本数据集； S2、基于实际工况和样本数据集的对比，利用轧制机理模型校对轧制力、轧制速度、应变速率、轧制温度与变形抗力的对应关系，提高力学性能的预报值； S3、以轧制力学性能预报值作为初始条件，再根据轧后冷却条件，进行轧后冷却段的力学性能预报，实时观察控冷过程中的组织性能变化，实现热轧带钢终冷后的力学性能在线预报；具体包括： S301、实时跟踪轧制工艺参数和力学性能预报值； S301、根据实测冷却速率、冷却时间和冷却水量，在线计算换热系数和瞬态温度； S301、基于上述参数，快速进行组织性能预报，获得全流程的力学性能变化规律； S4、结合现场实测数据的大数据智能训练结果和机理模型的在线预报，对全流程的轧制参数、冷却参数及对应的力学性能进行实时的识别聚类，同时形成标准样本数据，以满足后续在线预报要求。

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