【技術實現步驟摘要】
本申請涉及白車身結構工藝集成設計領域，特別是涉及一種白車身結構工藝參數優化模型訓練、應用方法及裝置。
技術介紹
1、新能源汽車輕量化的重要性因汽車續航與成本要求而日益提升，汽車白車身（平均占整車重量20-30%）輕量化是現代工業界的重要研究對象。然而，由于大型壓鑄件尺寸巨大且壓鑄工藝復雜，易產生氣孔、縮孔和裂紋等結構缺陷，導致良品率大幅下降。為此，在白車身結構設計階段考慮一體壓鑄工藝參數影響，實施白車身結構工藝集成設計，成為控制壓鑄件缺陷、確保白車身性能的關鍵手段。
2、目前，白車身結構工藝集成設計方法的研究，主要集中在特定工藝參數的設計，提出了一系列有效的工藝集成機制，如拔模方向控制、高低速填充等。然而，由于缺乏對一體壓鑄工藝下材料流動與凝固行為的完整分析，難以直接獲取壓鑄工藝參數組合（如注射速度、澆注溫度和冷卻速度等）對結構缺陷（氣孔、縮孔和裂紋等）的影響規律，導致壓鑄件結構缺陷難以有效控制，嚴重影響了白車身的研發效率和成本。
3、目前領域內普遍認可高注射速度容易導致氣孔，低模具溫度可能增加縮孔等工藝參數對結構缺陷的定性影響，但仍缺乏鑄件結構與壓鑄工藝參數相互作用對結構缺陷產生概率的定量預測能力。技術上，代理模型技術通過學習仿真或實驗數據，能夠實現結構缺陷的定量預測，但結構與工藝參數的集成大幅增加了仿真和實驗周期，引發的小樣本數據問題嚴重制約了結構缺陷預測模型的精度。
4、上述工藝參數對結構缺陷的影響規律服務于白車身結構工藝集成設計，通過對壓鑄工藝中注射速度、澆注溫度等參數的控制避免大型壓
技術實現思路
1、本申請的目的是提供一種白車身結構工藝參數優化模型訓練、應用方法及裝置，提高了工藝參數和結構參數的設計準確性。
2、為實現上述目的，本申請提供了如下方案：
3、第一方面，本申請提供了一種白車身結構工藝參數優化模型訓練方法，包括：
4、利用白車身仿真模型模擬若干組工藝參數下的鑄造過程，得出每組工藝參數下對應的仿真結果；
5、根據所述仿真結果確定白車身的潛在缺陷區域；所述潛在缺陷區域是指若干組工藝參數下產生缺陷的概率均大于預設概率值的區域；
6、確定所述潛在缺陷區域的結構參數；
7、以設計方案為狀態，以工藝參數調整量為動作，以工藝參數和結構參數下白車身的結構缺陷概率為獎勵值，應用強化學習技術訓練結構工藝參數優化模型，得到訓練后的結構工藝參數優化模型；所述設計方案是根據工藝參數和所述潛在缺陷區域的結構參數構建的方案；所述結構工藝參數優化模型為強化學習中的策略網絡；所述結構工藝參數優化模型為transformer模型和多層感知機的聯合模型；所述transformer模型的輸入為設計方案的參數特征，輸出為中間優化方案的概率分布圖；中間優化方案的概率分布圖用于得出中間優化方案；所述多層感知機的輸入為設計方案的參數特征和中間優化方案的參數特征，輸出為中間優化方案的工藝參數調整量；所述中間優化方案和對應的工藝參數調整量構成最終的優化方案。
8、第二方面，本申請提供了一種白車身結構工藝參數優化模型應用方法，包括：
9、獲取待優化設計方案；所述待優化設計方案是根據工藝參數和結構參數確定的方案；
10、將所述待優化設計方案的參數特征輸入到訓練后的transformer模型中，得出中間優化方案的概率分布圖；中間優化方案的概率分布圖用于得出中間優化方案；
11、將所述待優化設計方案的參數特征和所述中間優化方案的參數特征輸入到訓練后的多層感知機中，得出所述中間優化方案的工藝參數調整量；所述transformer模型和所述多層感知機的訓練過程是基于上述的白車身結構工藝參數優化模型訓練方法實現的；
12、根據所述中間優化方案和所述中間優化方案的工藝參數調整量，得出優化方案。
13、第三方面，本申請提供了一種計算機設備，包括：存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序以實現上述的白車身結構工藝參數優化模型訓練方法，或者實現上述的白車身結構工藝參數優化模型應用方法。
14、第四方面，本申請提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現上述的白車身結構工藝參數優化模型訓練方法，或者實現上述的白車身結構工藝參數優化模型應用方法。
15、根據本申請提供的具體實施例，本申請公開了以下技術效果：
16、本申請提供了一種白車身結構工藝參數優化模型訓練、應用方法及裝置，設計一體壓鑄工藝下的白車身的工藝參數和結構參數時，考慮到了工藝參數和結構參數共同作用下對白車身的結構缺陷的影響規律，結合這一影響規律訓練結構工藝參數優化模型，使得訓練得出的結構工藝參數優化模型在輸出中間優化方案以及工藝參數調整量時，保證產生的結構缺陷概率盡可能的小，進而使得得出的優化方案中工藝參數和結構參數更優。因此，本申請在實現白車身結構輕量化最優時，考慮了結構參數與工藝參數的共同影響，在保證白車身產生結構缺陷概率更小的情況下，提高了工藝參數和結構參數的設計準確性。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種白車身結構工藝參數優化模型訓練方法，其特征在于，所述白車身結構工藝參數優化模型訓練方法包括：
2.根據權利要求1所述的白車身結構工藝參數優化模型訓練方法，其特征在于，以設計方案為狀態，以工藝參數調整量為動作，以工藝參數和結構參數下白車身的結構缺陷概率為獎勵值，應用強化學習技術訓練結構工藝參數優化模型，得到訓練后的結構工藝參數優化模型，具體包括：
3.根據權利要求2所述的白車身結構工藝參數優化模型訓練方法，其特征在于，根據當前所述訓練用中間優化方案的工藝參數調整量計算對應的訓練用優化方案的結構缺陷概率，具體包括：
4.根據權利要求3所述的白車身結構工藝參數優化模型訓練方法，其特征在于，所述損失誤差的計算公式為：
5.根據權利要求3所述的白車身結構工藝參數優化模型訓練方法，其特征在于，將所述第二訓練樣本集中的工藝參數輸入到工藝參數-缺陷影響規律模型中，得出第二結構缺陷預測概率，具體包括：
6.一種白車身結構工藝參數優化模型應用方法，其特征在于，所述白車身結構工藝參數優化模型應用方法包括：
7.根據權利要求
8.一種計算機設備，包括：存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序以實現權利要求1-5中任一項所述的白車身結構工藝參數優化模型訓練方法，或者實現權利要求6-7任一項所述的白車身結構工藝參數優化模型應用方法。
9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執行時實現權利要求1-5中任一項所述的白車身結構工藝參數優化模型訓練方法，或者實現權利要求6-7任一項所述的白車身結構工藝參數優化模型應用方法。
...【技術特征摘要】
1.一種白車身結構工藝參數優化模型訓練方法，其特征在于，所述白車身結構工藝參數優化模型訓練方法包括：
2.根據權利要求1所述的白車身結構工藝參數優化模型訓練方法，其特征在于，以設計方案為狀態，以工藝參數調整量為動作，以工藝參數和結構參數下白車身的結構缺陷概率為獎勵值，應用強化學習技術訓練結構工藝參數優化模型，得到訓練后的結構工藝參數優化模型，具體包括：
3.根據權利要求2所述的白車身結構工藝參數優化模型訓練方法，其特征在于，根據當前所述訓練用中間優化方案的工藝參數調整量計算對應的訓練用優化方案的結構缺陷概率，具體包括：
4.根據權利要求3所述的白車身結構工藝參數優化模型訓練方法，其特征在于，所述損失誤差的計算公式為：
5.根據權利要求3所述的白車身結構工藝參數優化模型訓練方法，其特征在于，將所述第二訓練樣本集中的工藝參數輸入到工藝參數-缺陷影響規律模型中，得出第二結構缺陷預測概率，具體...
【專利技術屬性】
技術研發人員：賈良躍，郝佳，劉炳毅，孫治斌，張吉龍，牛紅偉，
申請(專利權)人：北京理工大學長三角研究院嘉興，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。