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摘要：本发明涉及涂装技术领域，尤其涉及一种涂装生产线智能决策方法和涂装生产线，涂装生产线智能决策方法先获取易损耗材的使用年龄；根据使用年龄确定易损耗材所处的目标阶段；根据目标阶段从N个神经网络模型中选定目标模型，神经网络模型的训练数据集包括相应的训练工艺参数组合和训练质量参数组合，与N个神经网络模型对应的训练数据集的产生时间分别处于N个生命阶段；基于目标模型，利用优化算法对工艺参数组合进行多目标优化，得到优化参数；通过优化参数控制涂装生产线进行生产。实现生产过程中自主的优化参数并进行生产调整，提高生产效率和生产质量。
主权项：1.一种涂装生产线智能决策方法，其特征在于，包括：获取易损耗材的使用年龄；根据所述使用年龄确定易损耗材所处的目标阶段，所述目标阶段为构成易损耗材的生命周期的N个生命阶段中的任一个，N为大于或等于2的整数；根据所述目标阶段从N个神经网络模型中选定目标模型，所述神经网络模型的训练数据集包括相应的训练工艺参数组合和训练质量参数组合，与N个所述神经网络模型对应的训练数据集的产生时间分别处于N个所述生命阶段，所述训练工艺参数组合包括涂布量、干燥能量、预固化能量、纳米灯能量和纳米灯数量中的至少两种，所述训练质量参数组合包括涂层硬度、涂层粗糙度和涂层光泽度中的至少两种；基于所述目标模型，利用优化算法对工艺参数组合进行多目标优化，得到与目标质量参数组合对应的优化参数，通过优化算法根据所述目标模型输出的质量参数组合对所述目标模型的输入的工艺参数组合进行迭代调整，直至所述目标模型输出的质量参数组合与目标质量参数组合相同或无限接近为止，与所述质量参数组合对应的工艺参数组合为全局最优解或近似最优解，所述工艺参数组合为优化参数，所述目标质量参数组合为所需的涂层的各种特性，所述优化算法包括遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法或蚁群算法；通过所述优化参数控制涂装生产线进行生产。
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百度查询： 广东瀚秋智能装备股份有限公司 一种涂装生产线智能决策方法和涂装生产线
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