[发明专利]工艺参数优化方法、装置、设备以及存储介质在审
申请号: | 202111258196.0 | 申请日: | 2021-10-27 |
公开(公告)号: | CN113987938A | 公开(公告)日: | 2022-01-28 |
发明(设计)人: | 石逸轩;戴明洋;刘子祥 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06N20/00 |
代理公司: | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人: | 王达佐;马晓亚 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 工艺 参数 优化 方法 装置 设备 以及 存储 介质 | ||
1.一种工艺参数优化方法,包括:
获取多组初始工艺参数,并对当前迭代次数进行初始化;
基于预先训练的仿真模型,对所述多组初始工艺参数执行选择操作,得到至少两组候选工艺参数;
对所述至少两组候选工艺参数执行交叉操作和变异操作,得到多组更新工艺参数,并将所述当前迭代次数累加一次;
响应于所述当前迭代次数小于预设迭代次数,将所述多组更新工艺参数确定为所述多组初始工艺参数,再次执行所述选择操作。
2.根据权利要求1所述的方法,还包括:
响应于所述当前迭代次数等于所述预设迭代次数,从所述至少两组候选工艺参数中确定出目标工艺参数。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其中,所述预先训练的仿真模型通过以下步骤获取:
确定所述初始工艺参数的数值范围、待加工物料的特性参数和目标力学参数;
从多个预先训练的仿真模型中,选出与所述初始工艺参数的数值范围、待加工物料的特性参数和目标力学参数,相对应的预先训练的仿真模型。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述待加工物料的特性参数包括:待镀锌的钢铁物料的材料类型和物理尺寸。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述基于预先训练的仿真模型,对所述多组初始工艺参数执行选择操作,得到至少两组候选工艺参数包括:
基于所述预先训练的仿真模型,计算所述多组初始工艺参数对应的合格率指标;
基于所述合格率指标,计算所述多组初始工艺参数对应的适应度值;
基于所述适应度值,从所述多组初始工艺参数中选出所述至少两组候选工艺参数。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法,其中,所述对所述至少两组候选工艺参数执行交叉操作和变异操作,得到多组更新工艺参数包括:
对所述至少两组候选工艺参数进行交叉,得到至少两组交叉工艺参数;
对所述至少两组候选工艺参数进行变异,得到至少两组变异工艺参数;
将所述至少两组交叉工艺参数和所述至少两组变异工艺参数,确定为所述多组更新工艺参数。
7.根据权利要求3所述的方法,其中,所述获取多组初始工艺参数包括:
在所述初始工艺参数的数值范围内随机取值多次,得到所述多组初始工艺参数。
8.一种模型训练方法,包括:
确定工艺参数、待加工物料的特性参数和目标力学参数的数值范围;
从所述数值范围中,获取多组工艺参数数据、待加工物料的特性参数数据和目标力学参数数据;
将所述多组工艺参数数据、待加工物料的特性参数数据和目标力学参数数据作为样本数据,训练初始仿真模型,得到所述数值范围对应的训练后的仿真模型。
9.一种工艺参数优化装置,所述装置包括:
第一获取模块,被配置为获取多组初始工艺参数,并对当前迭代次数进行初始化;
选择模块,被配置为基于预先训练的仿真模型,对所述多组初始工艺参数执行选择操作,得到至少两组候选工艺参数;
交叉变异模块,被配置为对所述至少两组候选工艺参数执行交叉操作和变异操作,得到多组更新工艺参数,并将所述当前迭代次数累加一次;
迭代模块,被配置为响应于所述当前迭代次数小于预设迭代次数,将所述多组更新工艺参数确定为所述多组初始工艺参数,再次执行所述选择操作。
10.根据权利要求9所述的装置,还包括:
第一确定模块,被配置为响应于所述当前迭代次数等于所述预设迭代次数,从所述至少两组候选工艺参数中确定出目标工艺参数。
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