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龙图腾网恭喜青岛润兴塑料新材料有限公司申请的专利一种液体添加式生产植物性功能纤维的工艺参数优化方法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：CN119441850B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411580318.1，技术领域涉及：G06F18/2135；该发明授权一种液体添加式生产植物性功能纤维的工艺参数优化方法是由曾丹;崔青涛;杨德佑;牛茂平;田洪池设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种液体添加式生产植物性功能纤维的工艺参数优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种液体添加式生产植物性功能纤维的工艺参数优化方法，属于植物性功能纤维生产技术领域，包括：1收集工艺参数及纤维性能指标历史数据；2分析工艺参数与纤维性能的相关性,筛选出关键影响参数；3基于关键参数建立多目标预测模型,利用拉丁超立方采样生成模拟数据集；4对模拟数据进行聚类筛选,得到Pareto最优工艺参数组合；5实验验证预测模型的准确性,并对模型进行迭代优化；6最终采用响应面法进行精细化优化,得到最优的生产工艺参数。本发明的方案解决了现有技术中往往依靠工程师经验对液体添加式生产植物性功能纤维的工艺参数进行调整，不能得到更好的优化参数的技术问题。

本发明授权一种液体添加式生产植物性功能纤维的工艺参数优化方法在权利要求书中公布了：1.一种液体添加式生产植物性功能纤维的工艺参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤:S10、收集多组液体添加式生产植物性功能纤维过程中每一种工艺参数的历史数据,所述工艺参数包括浆料配方、砂磨参数、液体泵注入参数以及对应的纤维性能指标；S20、利用主成分分析和偏最小二乘回归方法,分析每一种工艺参数与每一种纤维性能指标之间的相关性指数，利用预设的相关性指数阈值，筛选出关键影响参数；S30、基于筛选出的关键影响参数，构建植物性功能纤维性能的多目标预测模型,采用支持向量回归算法建立所述关键影响参数与纤维性能指标之间的映射关系,记为初步映射；S40、根据所述初步映射,采用拉丁超立方采样法生成大量模拟数据,得到扩充数据集；S50、对所述扩充数据集，采用K-means聚类的方法对每一种纤维性能指标进行聚类，得到多个聚类簇；对所述聚类簇采用预先设定的每一种纤维性能指标的阈值范围进行筛选，得到多个筛选聚类簇；S60、对所述筛选聚类簇中的数据点应用多目标优化算法，得到一组Pareto最优解，作为候选工艺参数组；S70、利用选取的工艺参数组合进行小规模试验，获得实际纤维性能数据；将实验数据与所述多目标预测模型的预测数据进行对比，评估所述多目标预测模型准确性，并根据实验结果对所述多目标预测模型的参数进行迭代优化；S80、基于实验结果和优化后的多目标预测模型，采用响应面法进行局部精细化优化，得到最终的最优工艺参数组合。

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