【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及金屬加工仿真工藝，更具體地說，本專利技術涉及一種金屬加工用化學鍍工藝仿真優化系統及方法。
技術介紹
1、在工業制造中，尤其是金屬加工領域，加工參數如溫度、壓力、時間等對產品的最終質量有著重要影響。傳統的加工方式通常依賴經驗或者通過多次實驗確定加工參數，這種方式不僅耗時耗力，還容易出現較大誤差。此外，不同的加工參數組合對能耗、效率、加工質量等多個目標的影響不同，這使得在實際生產過程中難以快速找到最優的加工方案。
2、現有技術中，雖然已經有部分采用仿真技術來模擬加工過程，但往往缺乏針對性的數據源優化機制，針對不同的生產環境、不同類型的金屬加工生產，仿真結果的精度和可靠性難以保證。傳統的仿真模擬系統通常基于靜態數據源或單一的實驗數據集，難以充分考慮多維度的動態數據變化及其對加工過程的綜合影響。而且現有的仿真模擬大多是基于初始采集的數據進行分析和推導，沒有充分考慮到數據量的充足性和各維度數據的差異性，導致某些關鍵參數的數據量不足或冗余數據過多，進一步影響了仿真模型的優化能力。隨著數據維度和數據量的增加，還容易導致數據冗余、計算復雜度過高等問題。因此，在此提出一種金屬加工用化學鍍工藝仿真優化系統及方法。
技術實現思路
1、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：
2、一種金屬加工用化學鍍工藝仿真優化方法，包括以下步驟：
3、仿真模擬之前進行數據采集操作即分別對多個數據維度進行采集，得到仿真模擬初始數據集，然后進行初步分析，識別出存在數據量
4、對于存在數據量不足隱患的數據維度類型，進行推導性分析，基于推導性分析結果決定是否對該數據維度類型進行重新采樣并在需要對該數據維度類型進行重新采樣時，對該數據維度類型的仿真采樣量進行確定；
5、在需要進行重新采樣時，對所有需要進行重新采樣的數據維度類型按照確定的仿真采樣量進行重新采樣，然后將所有重新采樣后的數據維度類型的數據對仿真模擬初始數據集中的對應數據維度類型數據進行替換，得到仿真模擬輸入數據集，在不需要進行重新采樣時，將仿真模擬初始數據集當作仿真模擬輸入數據集；
6、根據仿真模擬輸入數據集進行仿真模擬，輸出模擬結果并進行應用。
7、在一個優選的實施方式中，先進行預生產即實驗加工模擬，通過仿真模擬對金屬加工用化學鍍工藝過程的各項參數進行模擬，得到模擬結果即每一項加工參數優化后的參數組合，最終使用優化后的參數組合進行規模化實際生產。
8、在一個優選的實施方式中，進行初步分析指的是：
9、分別計算每個輸入數據維度與仿真結果誤差的相關性，得到相關系數；表示輸入數據維度類型，表示仿真結果誤差；
10、然后確定輸入數據維度類型對于仿真結果精準度的影響系數：
11、；表示第j個輸入數據維度類型和仿真結果誤差之間的相關系數，m為輸入數據維度類型的總類型數量，表示輸入數據維度類型對應的影響系數；
12、預設有基礎數據量d，根據基礎數據量d和輸入數據維度類型對應的影響系數確定該數據維度類型的隱患閾值：
13、；表示輸入數據維度類型的隱患閾值。
14、在一個優選的實施方式中，識別出存在數據量不足隱患的數據維度類型的邏輯為：
15、從仿真模擬初始數據集獲取目標數據維度類型的數據采集總量，然后獲取初步分析得到的該目標數據維度類型的隱患閾值，將目標數據維度類型的數據采集總量與對應的隱患閾值進行對比，如果目標數據維度類型的數據采集總量大于等于對應的隱患閾值，則生成正常信號，如果目標數據維度類型的數據采集總量小于對應的隱患閾值，則生成隱患信號，隱患信號生成時，表示該目標數據維度類型存在數據量不足隱患。
16、在一個優選的實施方式中，推導性分析指的是：
17、使用k-means聚類算法對所有維度類型的數據進行聚類，聚類的目標是將相似的數據維度分配到同一個簇中，以最大化簇內相似性，最小化簇間差異性；
18、在進行聚類后，查看每個簇中心的特征，將被歸類到相同的簇中的維度類型數據進行成對關聯性分析，得到成對的數據維度類型之間的關聯系數；i、j均表示數據維度類型對應的編號，表示數據維度類型與數據維度類型之間的關聯系數；
19、篩選出目標簇中存在數據量不足隱患的數據維度類型，獲取目標簇中每一個非隱患數據維度類型的數據量并標記為，然后為每個非隱患數據維度類型生成推導權重，推導權重計算公式為：
20、；為目標簇中非隱患數據維度類型的數量，接著獲取目標簇中存在數據量不足隱患的目標數據維度類型與目標簇中每一個非隱患數據維度類型之間的關聯系數并標記為，計算該存在數據量不足隱患的目標數據維度類型的推導指數：
21、；為該存在數據量不足隱患的數據維度類型的推導指數。
22、在一個優選的實施方式中，基于推導性分析結果決定是否對該數據維度類型進行重新采樣指的是：
23、獲取存在數據量不足隱患的數據維度類型的推導指數，然后將其與預設的推導閾值進行對比，如果推導指數大于等于預設的推導閾值，則不需要對該數據維度類型進行重新采樣，如果推導指數小于預設的推導閾值，則需要對該數據維度類型進行重新采樣。
24、在一個優選的實施方式中，仿真采樣量的確定邏輯為：
25、獲取仿真模擬初始數據集中目標數據維度類型i的所有采樣數據的標準差，設置以下計算邏輯：
26、；為比例因子，為目標數據維度類型i的數據分布集中程度對應的誤差；比例因子與標準差落入的預設的標準差區域范圍呈一一對應關系，根據標準差落入的預設的標準差區域范圍得到對應的比例因子；
27、設置有效數值標準區間，統計所有采樣數據落入有效數值標準區間的比例值作為成功率；
28、使用模糊邏輯推理，將標準差作為輸入變量，將置信度水平zi作為輸出變量，根據設定的模糊規則進行推理，得到輸出的置信度水平zi；
29、仿真采樣量確定公式為：
30、；為預設的基準標準差值，為仿真采樣量。
31、在一個優選的實施方式中，一種金屬加工用化學鍍工藝仿真優化系統，包括：
32、初始采樣模塊，用于在仿真模擬之前進行數據采集操作即分別對多個數據維度進行采集，得到仿真模擬初始數據集；
33、初步分析模塊，用于對仿真模擬初始數據集進行初步分析，識別出存在數據量不足隱患的數據維度類型；
34、推導性分析模塊，用于對存在數據量不足隱患的數據維度類型，進行推導性分析，基于推導性分析結果決定是否對該數據維度類型進行重新采樣；
35、重新采樣模塊，用于在需要對該數據維度類型進行重新采樣時，對該數據維度類型的仿真采樣量進行確定，在需要進行重新采樣時，對所有需要進行重新采樣的數據維度類型按照確定的仿真采樣量進行重新采樣，然后將所有重新采樣后的數據維度類型的數據對仿真模擬初始數據集中的對應數據維度類型數據進行本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種金屬加工用化學鍍工藝仿真優化方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種金屬加工用化學鍍工藝仿真優化方法，其特征在于，先進行預生產即實驗加工模擬，通過仿真模擬對金屬加工用化學鍍工藝過程的各項參數進行模擬，得到模擬結果即每一項加工參數優化后的參數組合，最終使用優化后的參數組合進行規模化實際生產。
3.根據權利要求2所述的一種金屬加工用化學鍍工藝仿真優化方法，其特征在于，進行初步分析指的是：
4.根據權利要求3所述的一種金屬加工用化學鍍工藝仿真優化方法，其特征在于，識別出存在數據量不足隱患的數據維度類型的邏輯為：
5.根據權利要求4所述的一種金屬加工用化學鍍工藝仿真優化方法，其特征在于，推導性分析指的是：
6.根據權利要求5所述的一種金屬加工用化學鍍工藝仿真優化方法，其特征在于，基于推導性分析結果決定是否對該數據維度類型進行重新采樣指的是：
7.根據權利要求6所述的一種金屬加工用化學鍍工藝仿真優化方法，其特征在于，仿真采樣量的確定邏輯為：
8.一種金屬加工用化學鍍工藝仿真優化
...【技術特征摘要】
1.一種金屬加工用化學鍍工藝仿真優化方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種金屬加工用化學鍍工藝仿真優化方法，其特征在于，先進行預生產即實驗加工模擬，通過仿真模擬對金屬加工用化學鍍工藝過程的各項參數進行模擬，得到模擬結果即每一項加工參數優化后的參數組合，最終使用優化后的參數組合進行規模化實際生產。
3.根據權利要求2所述的一種金屬加工用化學鍍工藝仿真優化方法，其特征在于，進行初步分析指的是：
4.根據權利要求3所述的一種金屬加工用化學鍍工藝仿真優化方法，其特征在于，識別出存在數據量不...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王榮斌，洪衛斌，王文強，張艷，朱一鳴，
申請(專利權)人：上海瀾楓汽車零部件有限公司，
類型：發明
國別省市：
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