买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉宁波隆源股份有限公司申请的专利基于能量模型的压铸模具热平衡分布优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119397926B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510007482.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于能量模型的压铸模具热平衡分布优化方法及系统是由林国栋;张玉田;张必胜;卢鑫;杨红领;陈雷;张金达设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于能量模型的压铸模具热平衡分布优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于能量模型的压铸模具热平衡分布优化方法及系统，涉及压铸模具技术领域，包括采集热分布数据并建立热能传递映射关系；利用图注意力网络提取时空关联特征；构建热分布动态演化模型；基于深度信念网络构建温度场预测器；利用多智能体协同进化算法训练预测器；构建温度场优化策略网络；生成最优温度场控制序列；建立分区域自适应控制策略；构建基于深度强化学习的温度场控制器；采用动态模糊免疫优化算法调整冷却控制参数，实现压铸模具热分布的智能优化控制。

本发明授权基于能量模型的压铸模具热平衡分布优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于能量模型的压铸模具热平衡分布优化方法，其特征在于，包括： 采集压铸模具热分布数据，建立压铸模具的热能传递映射关系，将所述热能传递映射关系转换为特征向量矩阵，将所述特征向量矩阵输入基于无监督对抗学习的图注意力网络进行特征提取，获得压铸模具的时空关联特征；基于所述时空关联特征建立压铸模具热分布的非线性状态方程，采用混合粒子群量子遗传算法对所述非线性状态方程进行求解，构建压铸模具的热分布动态演化模型； 将所述热分布动态演化模型输入基于知识蒸馏的深度信念网络，构建压铸模具温度场预测器；采用多智能体协同进化算法对所述温度场预测器进行训练，确定压铸模具温度场的分层优化函数；基于所述分层优化函数构建压铸模具的温度场优化策略网络，采用基于禁忌搜索的自适应蚁群优化算法生成压铸模具的最优温度场控制序列；根据所述最优温度场控制序列建立压铸模具的分区域自适应控制策略； 将所述分区域自适应控制策略输入所述热分布动态演化模型，获取压铸模具的温度场响应特性；根据所述温度场响应特性，构建基于深度强化学习的温度场控制器，采用实时获取压铸模具的温度场变化参数；将所述温度场变化参数输入所述温度场预测器进行在线修正，采用动态模糊免疫优化算法调整冷却控制参数，实现压铸模具热分布的智能优化控制； 基于所述分层优化函数构建压铸模具的温度场优化策略网络，采用基于禁忌搜索的自适应蚁群优化算法生成压铸模具的最优温度场控制序列包括： 基于压所述分层优化函数构建铸模具的温度场优化策略网络，将所述温度场优化策略网络划分为温度场均匀性层、冷却效率层和能耗控制层，确定评价指标函数； 初始化蚂蚁群体位置，将压铸模具的温度场控制参数编码为蚂蚁位置信息，确定温度场控制序列，将每只蚂蚁位置对应的温度场控制序列输入所述温度场优化策略网络，通过评价指标函数，计算路径评价值，根据所述路径评价值更新路径上的信息素浓度，其中信息素增量与路径评价值呈正相关； 构建动态禁忌表，记录已搜索的温度场控制序列，计算新生成的温度场控制序列与禁忌表中温度场控制序列的相似度，将相似度高于预设阈值的温度场控制序列加入所述动态禁忌表； 基于路径上的信息素浓度和所述动态禁忌表，计算状态转移概率，引导蚂蚁群体的搜索方向； 在每只蚂蚁当前位置附近，构建变邻域搜索结构，所述变邻域搜索结构包括单参数调整空间和多参数联动调整空间，分别对温度场控制序列中的参数进行独立调整和组合调整；将变邻域搜索结构中生成的温度场控制序列对应的候选解，输入所述温度场优化策略网络，计算各候选解的路径评价值，选择路径评价值最高的温度场控制序列，更新蚂蚁位置； 重复迭代，直至达到预设的最大迭代次数，得到最优温度场控制序列； 将所述分区域自适应控制策略输入所述热分布动态演化模型，获取压铸模具的温度场响应特性；根据所述温度场响应特性，构建基于深度强化学习的温度场控制器，采用实时获取压铸模具的温度场变化参数；将所述温度场变化参数输入所述温度场预测器进行在线修正，采用动态模糊免疫优化算法调整冷却控制参数，实现压铸模具热分布的智能优化控制包括： 将分区域自适应控制策略输入热分布动态演化模型，基于能量守恒定律建立压铸模具的温度场状态方程，采用卡尔曼滤波算法对所述温度场状态方程进行状态估计，通过状态估计误差协方差矩阵和卡尔曼增益矩阵迭代更新获取压铸模具的温度场响应特性； 根据所述温度场响应特性构建基于深度强化学习的温度场控制器，所述温度场控制器采用双重网络架构，包括生成控制动作的策略网络和评估状态价值的价值网络；所述策略网络和所述价值网络的状态空间包含当前温度分布、温度变化率和控制输入历史，动作空间包含各区域的控制参数调整量；采用优势演员-评论家算法对所述策略网络和所述价值网络进行训练，基于温度均匀值和控制稳定值构建即时奖励函数，通过策略损失函数和价值损失函数的优化，获取压铸模具的温度场变化参数； 将所述温度场变化参数输入温度场预测器进行在线修正，根据修正后的预测结果构建动态模糊规则库，基于温度偏差和温度变化率设计模糊控制规则；采用动态模糊免疫优化算法生成冷却参数调整策略集合，将所述调整策略集合构建为抗体群，并基于温度控制的误差计算抗体亲和度，通过克隆变异操作，优化所述抗体群，最终得到最优冷却控制参数，智能调节压铸模具热分布； 采用动态模糊免疫优化算法生成冷却参数调整策略集合，将所述调整策略集合构建为抗体群，并基于温度控制的误差计算抗体亲和度，通过克隆变异操作，优化所述抗体群，最终得到最优冷却控制参数，智能调节压铸模具热分布包括： 获取压铸模具的冷却控制参数，将所述冷却控制参数编码生成初始抗体群，每个抗体个体包含与所述冷却控制参数对应的参数向量； 采集压铸模具各测点的实时温度数据，根据所述实时温度数据计算温度偏差和温度偏差变化率，将所述温度偏差和所述温度偏差变化率作为输入变量，建立动态模糊规则映射关系，构建温度场控制的模糊规则库； 基于所述实时温度数据与目标温度的偏差的平方和，构建温度控制误差指标，通过指数函数将所述温度控制误差指标转换为抗体亲和度值，所述指数函数包含控制选择压力的调节系数，根据所述抗体亲和度值，将抗体群中的抗体个体按照由高到低排序；按照预设的克隆数量递减规则，依次为每个抗体个体分配克隆数量，生成克隆抗体群，对所述克隆抗体群执行高斯变异操作，所述高斯变异的变异步长与抗体亲和度值呈反比关系，得到变异抗体群； 计算所述变异抗体群中各抗体个体的亲和度值，按照预设的亲合度选择阈值，从所述变异抗体群中确定候选变异抗体个体，以及从初始抗体群中确定候选抗体个体，将候选变异抗体个体和候选候选抗体个体进行合并，生成新一代抗体群，同时在新一代抗体群中，按照预设数量引入随机生成的新抗体个体； 重复迭代生成新一代抗体群，直到达到预设的迭代次数，选择最大的亲和度值对应的抗体个体，确定最优抗体个体，对所述最优抗体个体进行解码，得到最优冷却控制参数，调节压铸模具热分布。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人宁波隆源股份有限公司，其通讯地址为：315806 浙江省宁波市北仑区大碶街道官塘河路58号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。