一种基于混合材料的熔铸配料方法及系统与流程

本发明涉及合金熔炼，特别涉及一种基于混合材料的熔铸配料方法及系统。

背景技术：

1、在合金熔炼行业中，配料环节至关重要，直接影响到最终产品的质量和生产效率。实际运用中，长时间的生产过程中往往会遗留下来很多的报废品、边角料等返回料，使库存积压的返回料数量很大，且为了便于运输和储存，常常将多个返回料合并成一包材料进行存储。另外由于各种原因，如设备限制、操作习惯或装卸作业等方面影响，同时也为了避免拆包捡料的繁琐作业，在熔炼配料环节往往要求整包材料一次性投入，这给精确控制各个材料的比例带来了困难。然而并非所有材料都可以任意混合，某些材料之间可能存在化学反应或物理性质冲突，若不当搭配可能导致熔炼过程不稳定，甚至危及安全生产。

2、现有技术中，针对该行业配料方法一般采用经验公式法，经验公式法是通过数学公式来描述变量之间的关系，数学公式通常是拟合实验数据得到，没有完整的理论推导过程，对于单一配料计算比较简单，但是对于混合材料的配料，涉及的变量比较多，计算起来就比较复杂，计算过程速度比较慢，这就导致配料过程效率比较低的问题。

技术实现思路

1、本技术实施例提供了一种基于混合材料的熔铸配料方法及系统，用于解决熔铸配料过程效率比较低的问题。

2、本技术实施例第一方面提供了一种基于混合材料的熔铸配料方法，包括：

3、基于目标变量构建目标函数，所述目标变量包括混合材料的产品质量、被标记混合材料的存储区数量和混合材料成本；

4、根据所述目标函数确定目标约束条件，所述目标约束条件包括单一材料投入量不能超过库存量、目标产品的受控化学元素质量含量在规定范围内、材料之间不能有冲突和产品实际重量符合要求；

5、通过所述目标约束条件构建约束违反度函数；

6、基于所述目标函数和约束违反度函数构建混合材料的初始配料模型；

7、依次利用第三代非支配排序遗传算法和混沌模拟退火算法优化所述初始配料模型，输出混合材料的目标配料模型；

8、根据所述目标配料模型生成混合材料的优化配料方案。

9、更进一步地，所述基于目标变量构建目标函数，包括：

10、目标变量为产品质量的表达式如下：

11、

12、目标变量为标记的存储区数量的表达式如下：

13、

14、目标变量为材料成本的表达式如下：

15、

16、其中：j是目标合金产品受控化学元素个数，j是受控化学元素索引，cdj是目标合金产品第j个受控化学元素的目标质量含量，crj是目标合金产品第j个受控化学元素的实际质量含量；p是存储区数量，p是存储区索引，hp是第p个存储区的命中标记；m是混合材料的数量，m是其索引，q是单一材料的数量，q是其索引，sm是第m个混合材料命中标志，wm,i是第m个混合材料的第i个材料的重量，em,i是第m个混合材料的第i个材料的单位成本，wq是第q个单一材料投入量，eq是第q个单一材料的单位成本。

17、更进一步地，所述根据所述目标函数确定目标约束条件，包括：

18、约束条件为单一材料投入量不能超过库存量的表达式如下：

19、0≤wq≤wsq；

20、约束条件为目标产品的受控化学元素质量含量在规定范围内的表达式如下：

21、cminj≤crj≤cmaxj；

22、约束条件为材料之间不能有冲突的表达式如下：

23、nc＝0；

24、

25、约束条件为产品实际重量符合要求的表达式如下：

26、wr＝wg；

27、其中：wq是第q个单一材料投入量，wsq是第q个单一材料的库存量；cminj是目标合金产品第j个受控化学元素质量含量允许的最小值，crj是目标合金产品第j个受控化学元素的实际质量含量，cmaxj是目标合金产品第j个受控化学元素质量含量允许的最大值；nc为材料之间冲突数量，ml、mr是混合材料索引，il是第ml个混合材料包含的材料数，ir是第mr个混合材料包含的材料数，f是第ml个混合材料中第il个材料与第mr个混合材料中第ir个材料的冲突标志，fc2q,m,i是第q个单一材料与第m个混合材料中第i个材料的冲突标志，fc3l,r是第l个单一材料与第r个单一材料的冲突标志；wr是产品实际重量，wg是产品的目标重量。

28、更进一步地，所述约束违反度函数的表达式如下：

29、

30、其中：cminj是目标合金产品第j个受控化学元素质量含量允许的最小值，crj是目标合金产品第j个受控化学元素的实际质量含量，cmaxj是目标合金产品第j个受控化学元素质量含量允许的最大值，wr是产品实际重量，wg是产品的目标重量，nc为材料之间冲突数量，q是单一材料的数量，m是混合材料的数量，im为第m个混合材料的组成材料个数。

31、更进一步地，所述基于所述目标函数和约束违反度函数构建混合材料的初始配料模型，包括：

32、基于所述目标函数和约束违反度函数确定初始配料模型的配料信息参数，并根据所述配料信息参数确定初始配料方案。

33、更进一步地，所述利用第三代非支配排序遗传算法优化所述初始配料模型，包括：

34、将所述初始配料模型中的参数作为第三代非支配排序遗传算法的初始种群，计算所述初始配料模型的目标值和约束违反度，并根据所述目标值生成参考点；

35、基于所述参考点进行算法迭代，当迭代次数达到预设的最大次数时，则停止迭代并输出优化后的第一模型。

36、更进一步地，所述基于所述参考点进行算法迭代，当迭代次数达到预设的最大次数时，则停止迭代并输出优化后的第一模型，包括：

37、在进行算法迭代时，对在迭代的当前种群进行交叉和变异计算从而生成子代种群；

38、基于所述子代种群和其父代种群合并生成新种群，根据计算得到所述新种群的目标值和约束违反度对所述新种群进行非支配排序；

39、根据所述非支配排序的结果对所述新种群进行基于所述参考点的选择操作，得到下一代种群，再进行下一次迭代直到迭代次数达到预设的最大次数，并输出优化后的第一模型。

40、更进一步地，所述利用混沌模拟退火算法优化所述初始配料模型，包括：

41、将所述优化后的第一模型作为混沌模拟退火算法的初始种群，设置参数信息，所述参数信息为初始温度和终止温度；

42、基于所述参数信息进行算法迭代，若当前温度低于终止温度，则停止迭代并输出目标配料模型。

43、更进一步地，所述基于所述参数信息进行算法迭代，若当前温度低于终止温度，则停止迭代并输出目标配料模型，包括：

44、对所述初始种群的每一个个体利用混沌序列进行扰动生成新个体，计算所述新个体的目标值和约束违反度；

45、根据所述新个体的目标值和约束违反度确定是否接受所述新个体；

46、根据所述确定是否接受新个体的结果再进行下一次迭代直到当前温度低于终止温度时输出目标配料模型。

47、本技术实施例第二方面提供了一种基于混合材料的熔铸配料系统，包括：

48、目标函数构建单元，用于基于目标变量构建目标函数，所述目标变量包括混合材料的产品质量、被标记混合材料的存储区数量和混合材料成本；

49、目标约束条件确定单元，用于根据所述目标函数确定目标约束条件，所述目标约束条件包括单一材料投入量不能超过库存量、目标产品的受控化学元素质量含量在规定范围内、材料之间不能有冲突和产品实际重量符合要求；

50、约束违反度函数构建单元，用于通过所述目标约束条件构建约束违反度函数；

51、初始配料模型构建单元，用于基于所述目标函数和约束违反度函数构建混合材料的初始配料模型；

52、目标配料模型输出单元，用于依次利用第三代非支配排序遗传算法和混沌模拟退火算法优化所述初始配料模型，输出混合材料的目标配料模型；

53、优化配料方案生成单元，用于根据所述目标配料模型生成混合材料的优化配料方案。

54、从以上技术方案可以看出，本技术实施例具有以下优点：

55、本发明设置基于合金熔铸行业的混合材料进行配料的优化模型，确定优化模型之前基于该领域构建目标函数，其中目标函数变量包括混合材料的产品质量、被标记混合材料的存储区数量和混合材料成本，再设置目标约束条件，目标约束条件包括单一材料投入量不能超过库存量、目标产品的受控化学元素质量含量在规定范围内、材料之间不能有冲突和产品实际重量符合要求；再构建约束违反度函数，然后得到初始模型，再利用第三代非支配排序遗传算法和混沌模拟退火算法对模型进行优化，最后根据优化后的模型生成配料优化方案。本发明基于熔铸配料过程中涉及的参数设置初始模型的目标函数和约束条件，使得模型推导过程比较清晰和完善，基于该初始模型再利用两种算法针对性求解，这样可以有效提高基于优化模型得到的优化方案的准确率。