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重型装备及其智能化研究所

姬亚锋

发布时间:2021年08月18日 15:18    作者:    来源:    点击率:

姬亚锋

职 称:教授,博士生导师

职 务:重型装备及其智能化研究所副所长

电子邮件:yafengji@tyust.edu.cn

学术兼职

国家自然科学基金通讯评审专家,教育部学位论文评审专家,《钢铁》青年编委

教育背景

2010.09--2014.07,东北大学,轧制技术及连轧自动化国家重点实验室,博士

2008.09--2010.07,东北大学,轧制技术及连轧自动化国家重点实验室,硕士

2004.09--2008.07,东北大学,材料冶金学院,本科

工作履历

2022.12--今,太原科技大学,机械工程学院,教授

2017.12--2022.12,太原科技大学,机械工程学院,副教授

2014.12--2017.12,太原科技大学,机械工程学院,讲师

教学工作

1)任教课程

本科生课程:轧制过程控制,轧钢工艺学

研究生课程:人工智能与智能控制技术

科研工作

1)研究领域

智能控制技术

板带轧制工艺及控制模型开发

2)承担项目

纵向项目:

1. 2021.01--2023.12,国家自然科学基金,52005358,机理融合数据的热连轧过程板带质量动态感知与协调优化研究,主持;

2. 2019.06--2022.05,国家重点研发计划子课题,2018YFB1307902-5,基于数据驱动的大型轴类楔横轧智能控制系统,主持;

3.2022.01--2024.12,山西省重点研发计划, 202102020101011,面向高端装备制造领域知识体系的质量大数据融合应用研究,主持;

4. 2019.09--2022.09,山西省面上自然基金,201901D111243,基于数据驱动的分布式热连轧过程厚度-板形动态协调优化方法,主持;

5. 2017.12--2019.12,国家重点实验室开放课题基金,2017RALKFKT009,基于数据驱动的热轧过程质量在线监控、诊断与优化技术开发与应用,主持;

6. 2017.06--2019.06,高等学校科技创新项目,2017157,镁合金交叉轧制晶粒细化机制及损伤演变规律研究,主持;

7. 2016.07--2018.06,山西省青年科技研究基金,201601D202027,宽幅镁合金轧制边裂产生机理及多目标控温轧制策略研究,主持。

横向项目:

1. 2023.11-2024.04,2023339,板带质量在线监控与优化技术开发,主持;

2. 2022.04-2023.03,C2022008,一种有色金属柔性轧制厚度控制方法-专利推广,主持;

3.2021.03-2022.06, 2021030,热轧带钢质量协调优化模型研究与开发,主持;

4. 2016.12--2017.12, 201704,带钢中试试验机轧后冷却控制系统开发,主持;

5. 2015.05--2016.05, 201525,热连轧厚度控制策略的研究与开发,主持。

3)代表性成果

论文:

[1]Ji Y.F., Song L.B., Yuan H., Li H.Y., Peng W., Sun J..Prediction of hot-rolled strip section shape based on mechanism fusion data[J]. Applied Soft Computing,2023, 146:110670. (SCI)

[2]Ji Y.F., Wen.Y., Peng W., Sun J. Predicting hot-rolled strip crown using a hybrid machine learning model[J]. ISIJ International,2024,64(3):566−575. (SCI)

[3] Wang X.J.,Ji Y.F.*, Niu J, Li X..Quantitative analysis of the effect of variable thickness cross rolling on the microstructure gradient of 2205 duplex stainless steel through machine learning[J]. Journal of Materials Research and Technology,2024, 29:4317-4326. (SCI,通讯作者)

[4] Liu Y., Wang X.J., Sun J., Liu G.M., Li H.Y.,Ji Y.F. *. Strip thickness and profile-flatness prediction in tandem hot rolling process using mechanism model guided machine learning[J]. Steel Research International,2023, 94:2200447. (SCI,通讯作者)

[5] Li H.Y.,Wang X.J., Song Y.H., Li J.,Ji Y.F.*.Physical metallurgy guided machine learning to predict hot deformation mechanism of stainless steel[J]. Materials Today Communications,2023,36:106779. (SCI,通讯作者)

[6] Yuan H., Li X., Wang X.J.,Ji Y.F. *. A looper-thickness coordinated control strategy based on ILQ theory and GA-BP neural network[J]. Int J Adv Manuf Technol,2023, 127: 4845–4860. (SCI,通讯作者)

[7] Wang X.J., Liu Y., Song Y.H., Li H.Y. Hu X., Ji Y.F. *. Application of neural network in micromechanical deformation behaviors of Inconel 740H alloy[J]. Int J Adv Manuf Technol,2023,125, 2339–2348.(SCI,通讯作者)

[8]Ji Y.F., Yuan H., Song L.B., Li H.Y., Peng W., Sun J.. Coordinate control of strip thickness-crown-tension based on inverse linear quadratic in tandem hot rolling mill[J].Int J Adv Manuf Technol, 2022,118:1213-1226.(SCI)

[9] Song L.B., Xu D.*, Wang X.C., Yang Q., Ji Y.F.*.Application of machine learning to predict and diagnose for hot-rolled strip crown[J].Int J Adv Manuf Technol,2022,120, 881–890. (SCI,通讯作者)

[10]Ji Y.F., Duan J.R., Yuan H., Li H.Y., Sun J., Ma L.F.. Effect of variable thickness cross rolling on edge crack and microstructure gradient of AZ31 magnesium alloy [J]. Journal of Central South University, 2022,29(4): 1124−1132. (SCI)

[11] Li H.Y., Ma L.F., Song Y.H., Li J.,Ji Y.F.*, Liu H.T. Effects of element Cu onhotworkability of 304Lstainlesssteel [J]. Rare Metal Materials and Engineering, 2022,51(2):400~407.(SCI, 通讯作者)

[12] Ji Y.F., Song L.B., Sun J., Peng W., Li H.Y., Ma L.F.. Application of SVM and PCA-CS algorithm for the prediction of strip crown in hot strip rolling[J]. Journal of Central South University, 2021,28(8):2333-2344. (SCI)

[13]Ji Y.F., Duan J.R., Li H.Y., Liu Y.M., Peng W., Ma L.F.. Improvement of edge crack damage of magnesium alloy by optimizing the edge curve during cross variable thickness rolling[J].Int J Adv Manuf Technol, 2021, 112:1993-2002. (SCI)

[14] Gao X.H.,Ji Y.F.*,Wang M., Liang Q.H.. Effect of Ba substitution on structure, magnetic properties and microwave properties of NdFeO3[J]. Materials Today Communications, 2024, 38:108264. (SCI, 通讯作者)

[15] Liu G.M., Wang J.B.,Ji Y.F.*, Hao R.Y., Li H.Y., Li Y.G., Jiang Z.Y.. Hot Deformation Behavior and Microstructure Evolution of Fe–5Mn–3Al–0.1C High-Strength Lightweight Steel for Automobiles[J]. Materials, 2021,14(10):2478. (SCI, 通讯作者)

[16] Ji Y.F., Hu X., Jiang L.Y., Sun J.,Wang H.. Algorithmic design and application of feedback control for coiling temperature in hot strip mill[J]. Advances in Mechanical Engineering, 2017, 9(9):1-7. (SCI)

[17] Ji Y.F., Zhang D.H., Chen S.Z., Sun J., Li X., Di H.S..Algorithm design and application of novel GM-AGC based on mill stretch characteristic curve[J]. Journal of Central South University, 2014, 21(3):942-947. (SCI)

[18] 姬亚锋,王晓军,孟媛,王海深,刘瑜,李旭.基于PSO-BP模型的2205双相不锈钢热变形行为预测[J].钢铁,2023,58 (2):96-103.

[19] 姬亚锋,牛晶,王晓军,孙杰. 2205双相不锈钢变厚度轧制过程仿真分析[J].东北大学学报(自然科学版), 2022, 43 (8):1097-1104,1133. (EI)

[20]姬亚锋,田敏,郭鹏程,胡啸,刘光明.板带热连轧机活套控制系统优化[J].中国机械工程, 2017,28(04):410-414,431. (EI)

[21]姬亚锋,彭文,马更生,张殿华.热轧带钢自适应穿带优化策略研究[J].东北大学学报(自然科学版), 2015, 36(8):1106-1109. (EI)

[22]姬亚锋,张殿华,孙杰,李旭.热连轧机AGC系统的优化[J].东北大学学报(自然科学版), 2013, 34(4):532-535. (EI)

[23] Ji Y.F., Zhang D.H., Sun J.,Li X.. Smith prediction monitor AGC system based on CPSO self-tuning PI control[C], 2013 Advanced Engineering Materials and Technology, 2013: 2602-2606.(EI)

[24] 原浩,牛晶,李华英,刘光明,姬亚锋*.基于线性二次型的热连轧活套高度和张力控制模型[J]. 塑性工程学报,2022,29(5).185-190.(通讯作者)

[25] 姬亚锋,刘瑜,宋乐宝,黄志权.基于M-SVR的热连轧板带宽度-厚度预测[J]. 塑性工程学报,2022,29(4):58-64.

[26]姬亚锋,宋乐宝,原浩,刘光明.基于KPLS与SVM的热连轧板凸度预测[J].中国冶金, 2021, 31(1): 20-24.

[27]姬亚锋,胡啸,江连运,刘光明.基于轧机弹跳特征曲线的热连轧精轧宽度控制策略研究[J]. 冶金自动化, 2016,40(03):31-35.

[28]姬亚锋,彭文,孙杰,张殿华.基于负荷平衡的监控AGC在热连轧中的应用[J].中国冶金, 2014, 24(2):38-41.

专利:

[1]姬亚锋,段晋芮,马立峰,等.一种有色金属柔性轧制厚度控制方法,专利号: 201811316426.2.(已授权)

[2]姬亚锋,马立峰,段晋芮,等.一种板带连续轧制厚度控制方法,专利号: 201811130919.7.(已授权)

[3]姬亚锋,马立峰,段晋芮,等.一种镁合金交叉轧制的方法,专利号:201811086600.9. (已授权)

[4] 姬亚锋,王晓军,宋乐宝,等.一种基于核偏最小二乘法结合支持向量机的热连轧板凸度预测方法,专利号: 202010056162.2.(已授权)

[5]姬亚锋,段晋芮,马立峰,等.一种实现梯度组织调控的覆板轧制装置及方法,专利号: 202010221197.7.(已授权)

[6] 姬亚锋,刘瑜,马立峰,等.一种基于张力-温度控制的板形调控方法,专利号: 202111401399.0.(已授权)

[7] 姬亚锋,原浩,蔡志辉,等.一种基于逆线性二次型的带钢厚度和板凸度控制方法,专利号: 202011498975.3.(已授权)

[8] 姬亚锋,刘瑜,原浩,等.一种带有增益补偿器的带钢张力-宽度控制方法,专利号:202210859662.9.(已授权)

[9] 姬亚锋,张国鹏,刘光明,等.一种基于边部温度控制的板带质量调控方法,专利号: 202210941025.6.(已授权)

[10] 姬亚锋,王晓军,李旭,等.一种基于组织性能智能预报模型的带钢工艺调控方法,专利号: 202210958019.1.(已授权)

[11] 姬亚锋,薛霖,马立峰,等.一种连轧过程板带质量分布式调控方法,专利号:202211609053.4.(已授权)

[12] 姬亚锋,李成博,楚志兵,等.一种基于数据驱动的楔横轧智能化控制方法,专利号:202110911177.7.(已授权)

[13] 姬亚锋,文钰,马立峰,等. 一种机理融合数据的精轧温度调控方法,专利号: 202211636090.4.(已授权)

[14] 姬亚锋,文钰,马立峰, 等.一种板带轧制过程质量综合预测与工艺调控方法, 专利号:202310395050.3.(已授权)

[15] 姬亚锋,刘瑜,宋乐宝,等.一种机理融合数据的热轧带钢截面形状预测方法,专利号:202011485336.3. (已授权)

[16] 姬亚锋,时清德,刘瑜,等.一种基于DS证据理论的带钢板形调控方法,申请号:202211152747.X.

[17]姬亚锋,马世民,文钰,等.多模融合的带钢板形控制方法和装置,申请号: 202410115487.1

软件著作权

[1]姬亚锋,樊鹏飞. 板带质量监测管控系统, 登记号:2023SR1580775.

[2]姬亚锋,李林. 轧制过程板带质量分布式调控系统, 登记号:2023SR0827168.

[3]姬亚锋. 智能化组织性能预测分析系统, 登记号:2023SR0052091.

[4]姬亚锋. 板带轧制过程质量预测及诊断软件, 登记号:2022SR1164303.

[5] 姬亚锋,李成博,楚志兵.楔横轧机智能控制系统, 登记号:2021SR1230356.

获奖:

[1]姬亚锋(5/6), 重载机械装备多缸协同控制液压伺服系统开发与应用,山西省科学技术奖励委员会, 山西省技术发明二等奖, 2019.

[2]姬亚锋(13/15), 宽厚板定制化轧制生产工艺及成套设备自主研发与应用, 中国机械工程学会, 中国机械工业科学技术奖, 一等奖, 2017.