Claims (28)
1. Способ генерирования модели прогнозирования овальности стальной трубы, в котором указанная модель прогнозирования овальности предназначена для прогнозирования овальности стальной трубы после этапа экспандирования трубы, входящего в технологический процесс изготовления стальной трубы, который включает в себя: этап U-формования, выполняемый посредством обработки формованием стального листа для получения формованной заготовки, имеющей U-образное сечение, с помощью инструмента для U-формования; этап O-формования, выполняемый посредством обработки формованием формованной заготовки, имеющей U-образное сечение, для получения открытой трубы; и этап экспандирования трубы, выполняемый посредством обработки формованием за счет экспандирования стальной трубы, полученной посредством соединения друг с другом концов открытой трубы в направлении ширины,1. A method for generating an ovality prediction model for a steel pipe, wherein said ovality prediction model is for predicting the ovality of a steel pipe after a pipe expansion step included in a steel pipe manufacturing process, which includes: a U-forming step performed by forming processing of steel a sheet for obtaining a molded blank having a U-shaped cross-section using a U-forming tool; an O-forming step performed by molding processing of a molded blank having a U-shaped cross-section to obtain an open pipe; and a pipe expansion step performed by forming processing by expanding a steel pipe obtained by connecting the ends of the open pipe to each other in the width direction,
включающий:including:
этап сбора исходных данных, на котором собирают исходные данные посредством выполнения численного расчета, в котором входные данные представляют собой набор данных рабочих условий, который включает в себя один или более рабочих параметров, выбранных из рабочих параметров этапа U-формования, и один или более рабочих параметров, выбранных из рабочих параметров этапа O-формования, а выходные данные представляют собой информацию об овальности стальной трубы после этапа экспандирования трубы, причем численный расчет выполняют неоднократно с изменением набора данных рабочих условий и генерированием, путем выполнения численного расчета, в качестве данных для обучения, множества пар данных из указанного набора данных рабочих условий и указанной информации об овальности стальной трубы после этапа экспандирования трубы, соответствующей указанному набору данных рабочих условий; иan input data collection step in which input data is collected by performing a numerical calculation, wherein the input data is a set of operating conditions data that includes one or more operating parameters selected from the operating parameters of the U-forming step and one or more operating parameters parameters selected from the operating parameters of the O-forming step, and the output data is the ovality information of the steel pipe after the pipe expansion step, and the numerical calculation is performed repeatedly by changing the operating condition data set and generating, by performing the numerical calculation, as training data , a plurality of data pairs from said operating condition data set and said information about the ovality of a steel pipe after the pipe expansion step corresponding to said operating condition data set; And
этап генерирования модели, на котором генерируют модель прогнозирования овальности, для которой входными данными является указанный набор данных рабочих условий, а выходными данными является указанная информация об овальности стальной трубы после этапа экспандирования трубы, при этом генерирование модели прогнозирования овальности выполняют с помощью машинного обучения, используя указанное множество пар данных для обучения, сгенерированных на этапе сбора исходных данных.a model generation step of generating an ovality prediction model, for which the input data is a specified set of operating conditions data, and the output data is a specified information about the ovality of the steel pipe after the pipe expansion step, wherein generating the ovality prediction model is performed using machine learning using a specified set of training data pairs generated during the initial data collection phase.
2. Способ генерирования модели прогнозирования овальности стальной трубы по п. 1, в котором на этапе сбора исходных данных выполняют этап расчета, посредством использования метода конечных элементов, информации об овальности стальной трубы после этапа экспандирования трубы, исходя из указанного набора данных рабочих условий.2. The method for generating a model for predicting the ovality of a steel pipe according to claim 1, in which, at the stage of collecting initial data, a calculation step is performed, using the finite element method, information about the ovality of the steel pipe after the pipe expansion stage, based on the specified set of operating conditions data.
3. Способ генерирования модели прогнозирования овальности стальной трубы по п. 1 или 2, в котором модель прогнозирования овальности включает, в качестве указанного набора данных рабочих условий, один или более параметров, выбранных из атрибутивной информации о стальном листе.3. The method for generating an ovality prediction model for a steel pipe according to claim 1 or 2, wherein the ovality prediction model includes, as a specified operating condition data set, one or more parameters selected from attribute information of the steel sheet.
4. Способ генерирования модели прогнозирования овальности стальной трубы по любому из пп. 1-3, в котором модель прогнозирования овальности включает, в качестве указанного набора данных рабочий условий, один или более параметров, выбранных из рабочих параметров этапа экспандирования трубы.4. A method for generating a model for predicting the ovality of a steel pipe according to any one of claims. 1-3, wherein the ovality prediction model includes, as a specified operating condition data set, one or more parameters selected from the operating parameters of the pipe expansion step.
5. Способ генерирования модели прогнозирования овальности стальной трубы по любому из пп. 1-4, в котором технологический процесс изготовления стальной трубы включает в себя этап C-формования, выполняемый посредством обработки формованием концов стального листа в направлении ширины с помощью гибки концов перед этапом U-формования, и модель прогнозирования овальности включает, в качестве указанного набора данных рабочих условий, один или более рабочих параметров, выбранных из рабочих параметров этапа C-формования.5. A method for generating a model for predicting the ovality of a steel pipe according to any one of claims. 1-4, in which the steel pipe manufacturing process includes a C-forming step performed by forming the ends of the steel sheet in the width direction by bending the ends before the U-forming step, and the ovality prediction model includes, as a specified data set operating conditions, one or more operating parameters selected from the operating parameters of the C-forming step.
6. Способ генерирования модели прогнозирования овальности стальной трубы по любому из пп. 1-5, в котором рабочие параметры этапа U-формования включают в себя один или более рабочих параметров из информации о форме инструмента для U-формования, величины вдавливания при U-формовании, исходного расстояния между опорами при U-формовании и окончательного расстояния между опорами при U-формовании.6. A method for generating a model for predicting the ovality of a steel pipe according to any one of claims. 1-5, wherein the operating parameters of the U-forming step include one or more of the operating parameters of the U-forming tool shape information, the U-forming indentation amount, the initial U-forming support distance, and the final support distance in U-forming.
7. Способ генерирования модели прогнозирования овальности стальной трубы по любому из пп. 1-6, в котором применяемое машинное обучение представляет собой тип машинного обучения, выбранный из нейронной сети, дерева решений, случайного леса, регрессии на основе гауссовских процессов и регрессии опорных векторов.7. A method for generating a model for predicting the ovality of a steel pipe according to any one of claims. 1-6, in which the machine learning applied is a type of machine learning selected from neural network, decision tree, random forest, Gaussian process regression, and support vector regression.
8. Способ прогнозирования овальности стальной трубы, включающий:8. A method for predicting the ovality of a steel pipe, including:
этап сбора рабочих параметров, на котором собирают в режиме реального времени набор данных рабочих условий, которые подлежат заданию как рабочие условия технологического процесса изготовления стального листа, в качестве входных данных модели прогнозирования овальности стальной трубы, генерируемой с помощью способа генерирования модели прогнозирования овальности стальной трубы по любому из пп. 1-7; иan operating parameter collection step in which a set of data of operating conditions to be specified as the operating conditions of the steel sheet manufacturing process are collected in real time as input data of the steel pipe ovality prediction model generated by the steel pipe ovality prediction model generation method. any of paragraphs. 1-7; And
этап прогнозирования овальности, на котором прогнозируют информацию об овальности стальной трубы после этапа экспандирования стальной трубы посредством ввода в модель прогнозирования овальности указанного набора данных рабочих условий, полученного на этапе сбора рабочих параметров.an ovality prediction step of predicting the ovality information of the steel pipe after the steel pipe expansion step by inputting the specified operating condition data set obtained from the operating parameter acquisition step into the ovality prediction model.
9. Способ регулирования овальности стальной трубы, включающий этап внесения изменений при прогнозировании информации об овальности стальной трубы после этапа экспандирования трубы, используя способ прогнозирования овальности стальной трубы по п. 8, причем указанное прогнозирование выполняют перед началом этапа, намеченного для внесения изменений, который выбирают из ряда этапов обработки посредством формования, составляющих технологический процесс изготовления стальной трубы, и, на основании спрогнозированной информации об овальности стальной трубы, изменяют один или более рабочих параметров, выбранных, по меньшей мере, из рабочих параметров указанного этапа, намеченного для внесения изменений, или один или более рабочих параметров, выбранных из рабочих параметров этапа обработки посредством формования, который выполняется после указанного этапа, намеченного для внесения изменений.9. A method for regulating the ovality of a steel pipe, including a step of making changes in predicting information about the ovality of a steel pipe after the pipe expansion step, using the method of predicting the ovality of a steel pipe according to claim 8, wherein said prediction is performed before starting the step scheduled for making changes that is selected from a series of molding processing steps constituting a steel pipe manufacturing process, and, based on predicted information about the ovality of the steel pipe, changing one or more operating parameters selected from at least the operating parameters of the specified step intended to be changed, or one or more operating parameters selected from the operating parameters of a molding processing step that is performed after said step intended to be modified.
10. Способ изготовления стальной трубы, включающий этап изготовления стальной трубы, используя способ регулирования овальности стальной трубы по п. 9.10. A method for manufacturing a steel pipe, including the step of manufacturing a steel pipe using the method for adjusting the ovality of a steel pipe according to claim 9.
11. Устройство для прогнозирования овальности стальной трубы, которое предназначено для прогнозирования овальности стальной трубы после этапа экспандирования трубы, входящего в технологический процесс изготовления стальной трубы, который включает в себя: этап U-формования для обработки стального листа с целью получения формованной заготовки, имеющей U-образное сечение, с помощью инструмента для U-формования; этап O-формования для обработки формованной заготовки, имеющей U-образное сечение, с целью получения открытой трубы; и этап экспандирования трубы, выполняемый посредством обработки формованием путем экспандирования стальной трубы, полученной посредством соединения друг с другом концов открытой трубы в направлении ширины,11. A steel pipe ovality predicting device, which is designed to predict the ovality of a steel pipe after a pipe expansion step included in the steel pipe manufacturing process, which includes: a U-forming step for processing a steel sheet to obtain a molded blank having a U -shaped section, using a U-forming tool; an O-forming step for processing a molded blank having a U-shaped cross-section to form an open pipe; and a pipe expansion step performed by forming processing by expanding a steel pipe obtained by connecting the ends of the open pipe to each other in the width direction,
содержащее:containing:
блок сбора исходных данных, который source data collection block, which
выполнен с возможностью выполнения численного расчета, в котором входными данными является набор данных рабочих условий, который включает в себя один или более рабочих параметров, выбранных из рабочих параметров этапа U-формования, и один или более рабочих параметров, выбранных из рабочих параметров этапа O-формования, а выходными данными является информация об овальности стальной трубы после этапа экспандирования трубы, причем численный расчет выполняется неоднократно, с изменением при этом указанного набора данных рабочих условий, аconfigured to perform a numerical calculation in which the input data is a set of operating conditions data that includes one or more operating parameters selected from the operating parameters of the U-forming step and one or more operating parameters selected from the operating parameters of the O-forming step forming, and the output data is information about the ovality of the steel pipe after the pipe expansion stage, and the numerical calculation is performed repeatedly, with the specified set of data operating conditions changing, and
также с возможностью генерирования, посредством выполнения численного расчета, в качестве данных для обучения, множества пар данных из указанного набора данных рабочих условий и указанных данных информации об овальности стального листа после этапа экспандирования трубы, соответствующих указанному набору данных рабочих условий;also capable of generating, by performing a numerical calculation, as training data, a plurality of data pairs from said operating condition data set and said steel sheet ovality information data after the pipe expansion step corresponding to said operating condition data set;
блок генерирования модели прогнозирования овальности, который выполнен с возможностью генерирования модели прогнозирования овальности, в которой входными данными является указанный набор данных рабочих условий, и выходными данными является указанная информация об овальности стальной трубы после этапа экспандирования трубы, причем генерирование модели прогнозирования овальности выполняется с помощью машинного обучения, с использованием множества пар данных для обучения, генерируемых блоком сбора исходных данных;an ovality prediction model generating unit, which is configured to generate an ovality prediction model, in which the input data is a specified set of operating conditions data, and the output data is the specified ovality information of a steel pipe after the pipe expansion step, wherein the generation of the ovality prediction model is performed by a machine training using a plurality of pairs of training data generated by the source data collection unit;
блок сбора рабочих параметров, выполненный с возможностью сбора в режиме реального времени набора данных рабочих условий, который подлежит заданию в качестве рабочего условия технологического процесса изготовления стальной трубы; иan operating parameters collection unit configured to collect in real time a set of operating conditions data that is to be set as an operating condition for the steel pipe manufacturing process; And
блок прогнозирования овальности, выполненный с возможностью прогнозирования в режиме реального времени информации об овальности стальной трубы после этапа экспандирования стальной трубы, соответствующей набору данных рабочих условий, собранному блоком сбора рабочих параметров, с использованием модели прогнозирования овальности, генерируемой блоком генерирования модели прогнозирования овальности.an ovality prediction unit configured to predict in real time the ovality information of a steel pipe after the steel pipe expansion step corresponding to a data set of operating conditions collected by the operating parameter acquisition unit using the ovality prediction model generated by the ovality prediction model generation unit.
12. Устройство для прогнозирования овальности стальной трубы по п. 11, которое содержит терминальное устройство, содержащее:12. A device for predicting the ovality of a steel pipe according to claim 11, which contains a terminal device containing:
входной блок для сбора входной информации на основании работы пользователя и input block for collecting input information based on the user's work and
блок индикации для отображения информации об овальности,display unit for displaying information about ovality,
причем блок сбора рабочих параметров выполнен с возможностью обновления части или всего набора данных рабочих условий в технологическом процессе изготовления стальной трубы на основании входной информации, собираемой входным блоком, иwherein the operating parameter collection unit is configured to update part or all of the data set of operating conditions in the steel pipe manufacturing process based on the input information collected by the input unit, and
блок индикации выполнен с возможностью отображения информации об овальности стальной трубы, которая прогнозируется блоком прогнозирования овальности с использованием обновленного набора данных рабочих условий.the display unit is configured to display information about the ovality of the steel pipe, which is predicted by the ovality prediction unit using the updated operating condition data set.