【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及参数设计，具体而言，涉及一种基于机器学习的参数设计方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、对冶金设备中的工程部件进行设计过程中，通常需要根据工艺要求和力学性能指标，合理确定各项结构参数。但在不同工况条件下，当轧制力发生变化时，原有的设计方案可能不再适用，必须相应地对相关参数进行调整。目前，主要通过工程师进行人工计算获取新的参数，每一次轧制力变化都需要重新进行全套计算流程，耗时较长，且容易因人为疏忽造成误差。
技术实现思路
1、本专利技术解决的问题是如何在保证精度的同时提高参数设计的效率。
2、为解决上述问题，本专利技术提供一种基于机器学习的参数设计方法、装置、设备及存储介质。
3、第一方面，本专利技术提供一种基于机器学习的参数设计方法，包括：
4、获取设计轧制力和轧机牌坊数据库，其中，所述轧机牌坊数据库包括多组历史轧制力和对应的历史轧机牌坊参数；
5、根据所述设计轧制力、多组所述历史轧制力和对应的所述历史轧机牌坊参数得到参考
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【技术保护点】
1.一种基于机器学习的参数设计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的参数设计方法，其特征在于，所述根据所述设计轧制力、多组所述历史轧制力和对应的所述历史轧机牌坊参数得到参考案例，包括：
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的参数设计方法，其特征在于，所述轧机牌坊参数预测模型的构建过程包括：
4.根据权利要求1所述的基于机器学习的参数设计方法，其特征在于，所述轧机牌坊数据库的构建过程包括：
5.根据权利要求4所述的基于机器学习的参数设计方法，其特征在于，所述对所述实验样本数据进行数据预处理得到所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的参数设计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的参数设计方法，其特征在于，所述根据所述设计轧制力、多组所述历史轧制力和对应的所述历史轧机牌坊参数得到参考案例，包括：
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的参数设计方法，其特征在于，所述轧机牌坊参数预测模型的构建过程包括：
4.根据权利要求1所述的基于机器学习的参数设计方法，其特征在于，所述轧机牌坊数据库的构建过程包括：
5.根据权利要求4所述的基于机器学习的参数设计方法，其特征在于，所述对所述实验样本数据进行数据预处理得到所述轧机牌坊数据库，包括：
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗晓明，韩雅楠，阮东辉，
申请(专利权)人：一重集团大连工程技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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