CN110989540B - 用于优化工业过程的产品特性和生产成本的方法 - Google Patents

用于优化工业过程的产品特性和生产成本的方法 Download PDF

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Abstract

一种用于优化工业过程的产品特性和生产成本的方法，包括以下步骤：‑建立针对每个过程(1‑n)的过程链模型(1‑m)，所有(m×n)个模型用于产品特性和产品生产成本的计算；‑针对产品的物理、化学或生物参数和成本来定义与(m×n)个模型中的每个模型相关的模型输入和输出，‑定义与(m×n)个模型中的每个模型相关的、对产品特性或过程容量或能力的限制或最小需求，‑提供链接到输入和输出步骤和模型限制的优化工具，优化工具执行步骤之间的迭代和数据流，以基于客户需求来优化产品。

Description

用于优化工业过程的产品特性和生产成本的方法
本申请是申请号为201380035562.3、发明名称为“用于优化工业过程的产品特性和生产成本的方法”、申请日为2013年7月1日的专利申请的分案申请，其全部内容通过引用合并于此。
技术领域
本发明涉及用于在包括过程链的数个操作中制造产品的工业过程的产品属性和生产成本的优化的方法。
背景技术
从商业视点来看，最佳的产品是以最低可能的成本满足客户需求的产品。这通常意味着多种因素之间的折衷。这不同于沿着过程链优化某个过程或中间产品、或甚至针对属性优化最终产品。根据上述定义，执行“真实的”优化的唯一可能性是考虑涉及所有主要过程的完整的生产链并且同时考虑影响成本的所有可能的参数。然而，这要求所有这种模型都是可用的，这严重制约了该原理的应用，这是因为仅仅少数公司拥有能够开发这种技术所需要的所有能力。
与优化工业制造过程或工业产品相关的最常见的方法是如上面所指出的以有限的规模或步骤对生产过程进行改进、或者基于物料的重新设计或重新选择对产品进行修改，即所谓的局部优化解决方案。现有技术示出了与这种优化解决方案相关的许多示例。因此，WO 2012/048808A1示出了用于基于预定的成本函数和预定的生产过程模型来确定最优生产计划表的方法，该方法使得能够确定总成本变量并由此能够选择总成本变量最低的最优生产计划表。该已知的方法除了生产过程模型之外还包括诸如能量和物料成本的成本因素，但是没有包括诸如产品的物理特性和与产品相关的设计模型等其它参数和模型。
此外，US 2003/0050765 A1涉及用于通过使用计算机来辅助优化管芯装配形状以制造预定的塑料工件的系统。此外，这是用于局部优化的过程，这是因为它关注对设计或形状的改进本身，而没有遇到对所有物理参数或成本的优化。
发明内容
利用本发明，提供了一种新的并且新颖的用于优化工业过程的产品特性和生产成本的方法，其中产品是在包括总的“过程链”的数个操作中制造的。本发明的主要特征可以概括如下：
-通过预测模型来表示完整的过程链、或过程链的被认为是最重要的部分。
-通过具体的专用模型来预测物料和处理成本。
-使用优化工具来寻找原料源和处理参数的最佳组合，从而以最低可能的成本根据客户需求满足用户定义的关于特性的验收等级。
本发明是通用的，通常可适用于不同的过程和产品。例如，在铝部件的生产中，许多模型以及求解算法对于不同产品(例如，基于挤压、轧制或成型铸造的产品)将是一样的。因此，如果具体过程相关的子例程或模型在其需要的地方被替换的话，基本的软件工具对于所有这些过程可以是相同的。
以前并不知道使用本申请中描述的特征的组合，即，与上述的优化例程和成本模型相结合的“完全过程建模(Through Processing Modeling)”。因此，本原理背后的主要思想是避免“局部优化”，如果尝试优化过程或产品而不考虑完整的过程链以及包括物流和物料流的处理和物料的成本的话，则局部优化是很常见的结果。
本发明的特征在于独立权利要求1中限定的特征。
本发明的优选实施例的特征在于从属权利要求2-10中限定的特征。
附图说明
下面将通过示例并且参照附图来更详细地描述本发明，其中：
图1示出了图示如何集成不同的过程和操作的过程链；
图2是示出了根据本发明的方法步骤的流程图；
图3示出了在挤压铝型材的生产中的不同的过程步骤或操作的仿真中使用的“特性模型”的示例；
图4图示了针对所选择的物料的成本模型的示例，例如由申请人开发的软件HalOptTM模型；
图5是示出了关于挤压的6×××铝合金的生产的完整流程图的示例的图；
图6示出了与图5中所示的微量元素相关的图的部分；
图7是示出了关于不可热处理的铝合金的薄壁挤压型材的生产的完整且详细的流程图的另一示例的图。
具体实施方式
本发明的起点是如图1所示的图示如何集成不同的过程和操作以便制造某些产品的过程链。该图中所示的过程链图示了通常如何制造铝基产品。
该过程链是图2所示的流程图的结构的基础，其中本发明的第一“步骤”是通过模型表示过程和生产操作，如图中由标记“模型”(即，模型1.1、1.2、…n.m)所指示的那样。
本发明的第二“步骤”是定义输入和输出，如图中分别由“模型输入”和“输出”标记的框中指示的那样。
最后，必须定义导致不可接受的产品质量(即，废弃)或制约生产率的限制(limitation)。这是由图的最下面的框中的标记“限制”来指示的，即，“约束1.1、1.2…n.m”。应当注意，词语“限制”可以与过程和产品这两者均有关。与过程相关的限制包括例如在诸如挤压和轧制的某些过程中装备可以实现的最大功率或最大力，这制约了可能的最大挤压速度或轧制速度。限制也可以是加热或冷却装备的限制，这又产生了对应的对产品的最大加热速率或冷却速率的制约。限制也可以包括产品装备由于诸如计划的维护或装备操作员的假期等一些原因而不可用的时间。如果存在对于装备的通常的“停工期”的统计数据，则该统计数据应当被包括在所述限制中。过程相关的限制也可以是由于物流问题，这导致了沿着过程链的延迟，并且这也必须被考虑。产品相关的限制包括任何导致不可接受的产品的事。例如，直接冷却(DC)铸造中的过高铸造速度可能导致在铸块的中心中的热裂纹，于是产品无法被接受。另一示例与挤压过程有关，其中周知的是过高的挤压速度可能在表面处产生撕裂，这意味着该型材或该型材的部分必须被废弃。
使用了两种不同类型的模型，其可以被分类如下：
1.“特性模型”，即，与中间产品(即在过程链的一些操作之后)或最终产品的一些特性的计算相关的模型。
2.“成本模型”，包括用于估计生产成本的所有类型的模型。
这些模型中的一些模型是通用的并且可以用于不同的过程链，而其它模型则是特别地专用于一定的过程或一定的产品组。下面简要描述不同类型的模型。
组(1)，“特性模型”：这些类型的模型用于计算中间产品或最终产品的某个种类的特性。中间产品是在沿着过程链的某个操作之后生产的产品。在本发明中，“特性”必须被广义地解释，并且包括例如：
-机械特性，例如强度、延展性、断裂韧性、疲劳和蠕变性能。
-微观结构特征，包括晶粒结构、包含化学计量的粒子结构、固溶体中的原子、以及纹理。
-模型的原子类型，包括从第一原理导出的模型。
-表面外形和光学特性，例如光泽、反射、颜色。
-腐蚀特性，包括点腐蚀、晶间腐蚀、应力腐蚀裂纹和腐蚀疲劳。
-导电性和导热性。
-微观结构和特性的高温稳定性。
-淬火敏感性。
-能量吸收能力，包括碰撞性能和冲击特性。
-宽松定义的项，例如可焊接性、可钎焊性、可铸性、可挤压性、可轧制性、可加工性和可成形性。
-与热流动、质量转移和流体力学相关的特性，包括热扩散性和粘性。
“特性模型”可以包括基于物理的模型(例如基于冶金学、微观结构或热力学的模型)、基于测量或产品数据的经验模型以及诸如FE(有限元)代码的机械模型。与挤压铝的生产相关的图3示出了涉及这种生产的“特性模型”的示例，即，在挤压铝型材的生产中的不同的过程步骤或操作的仿真中使用的基于物理的微观结构模型和FE(有限元)模型。大多数模型是通用的并且可以用于一定范围的不同的过程和产品，而一些模型是特别地专用的模型，例如软件AlmaTM和NaMoTM，它们分别受限于挤压过程和时效硬化(age-hardening)铝合金。下面简要地描述图3中所示的模型：
(i)AlsimTM是用于金属铸造的商用有限元(FE)代码。
(ii)AlstrucTM模型是在A.L.Dons、E.K.Jensen、Y.Langsrud、E.
Figure BDA0002337451190000051
和S.Brusesthaug的Metallurgical and Materials Transactions(冶金和材料事务)，30A，(1999)中描述的用于铝合金的固化和均质化的非商用微观结构模型。
(iii)TotsimTM是在
Figure BDA0002337451190000052
D.Mortesen.s.Benum，T.Pettersen和T.Furu，TMS-Light Metals 2002，p.793中描述的用于计算铝合金中的沉淀和转变反应的非商用模型。
(iv)Mg2Si是用于6×××铝合金的非商用模型，其计算作为冷却周期的函数的在冷却期间的非硬化沉淀物的沉淀、以及作为结果的Mg和Si的固溶体浓度。
(v)AlmaTM是非商用FE(有限元)程序，用于基于在K.Holthe，
Figure BDA0002337451190000053
和L.Hanssen，Proc.NUMIFORM-92，(1992)p.611中描述的二维欧拉描述来进行挤压仿真。
(vi)
Figure BDA0002337451190000061
的HyperXtrudeTM软件是用于对复杂的流体流动和热传导问题进行建模的商用FE(有限元)代码。
(vii)AlflowTM是非商用加工硬化模型，其计算在热机械加工期间的错位结构以及对应的流体压力响应的演化，如在E.Nes，Prog.Materials Sci.，41(1998)p.129，、以及E.Nes和K.Marthinsen，Mater.Sci.Eng.，A322(2002)，p.176中描述的那样。
(viii)AlsoftTM是预测热变形或冷变形的材料在上升的温度的变形之后以及在冷变形之后的恢复和再结晶期间的晶粒结构和纹理中的演化的非商用模型，如在T.Furu，K.Marthinsen和E.Nes，Materials Science and Technology，6，(1990)，p.1093和H.E.Vatne，T.Furu，
Figure BDA0002337451190000062
and E.Nes，Acta Metall.44，(1996)p.4463中描述的那样。
(ix)LS-DYNATM是通用的商用非线性有限元代码，用于分析无弹性的固体和结构的大的变形响应。
(x)NaMoTM模型是非商用组合沉淀，产生用于6×××系列铝合金的压力和加工硬化模型，这在以下中描述：O.R.Myhr，
Figure BDA0002337451190000063
Grong，and K.O.Pedersen：A CombinedPrecipitation，Yield Strength and Work Hardening Model for Al-Mg-SiAlloys.Met.Trans A，Vol.41，No.9，2010，pp.2276-2289。
如图(4)中所示的组(2)类型的模型，即“成本模型”，其范围从用于过程的简单成本估计到用于物料成本的复杂模型，其中，所述用于过程的简单成本估计根据生产参数(例如零部件/小时，废料和维修率等)直接计算成本，所述用于物料成本的复杂模型采用关于原料价格的信息和例如废料源的可用性，例如申请人(Norsk Hydro)自己开发的HalOptTM模型。其它类型的模型包括物流模型，该物流模型考虑生产设备可用性、物料和产品在不同处理位置之间的传送等。
“优化工具”。优化软件工具耦合作为过程链的部分的不同模块，并组织模块之间的迭代和数据流。用户根据“客户需求”指定需要被优化的特性和不重要的特性或需要保持在一定限制内的特性。
存在可用于此目的的不同的商用软件工具，例如商用优化工具“modeFrontier”TM。也可以应用不同类型的表面神经网络或类似类型的数字模型。
示例1
挤压6×××铝合金的生产
图5是示出了关于挤压6×××铝合金的生产的完整且详细的流程图的示例的图，其中标识了各个模型。在下文中将针对该具体的过程链更详细地说明在先前页中描述的原理。
图5中所示的流程图包含为执行该过程链的优化所需要的最重要的部件。然而，为了避免该图的“过载”，没有包括为了执行可靠的优化可能需要的一些例程，但是将在下面进行描述。
设备的损耗：对于一些过程，例如挤压，设备的损耗包括对总体成本的显著贡献。对于挤压模具，合金以及挤压参数影响该模具的寿命，因此这必须被包括在成本计算中。
通过采用例如由
Figure BDA0002337451190000071
开发的HyperXtrudeTM软件模型，这是可能的，该HyperXtrudeTM软件模型被用作用于基于例如应力分布和集中度对几何形状与模具寿命之间的关系进行简单估计的工具。
设备的可用性和瓶颈：在某些过程中缺乏容量可进一步制约对剩余的链中的高生产率的利用。对于本示例，均质化以及老化的熔炉可能代表这种瓶颈。在实践中，应当在流程图的“限制”部分(即，该图的最下方的框)中指定具体过程的生产能力的最大值，以便考虑制约总体“流量”或生产率的过程。
关于这一点，还必须考虑物流和存储容量。第一步骤是如上文所述地指定客户需求，如图5的流程图中的上部框所指示的那样。如先前描述的，客户定义的产品的“特性简档”可以包含大量的产品需求。
几何形状：如果客户需要特定的几何形状，则轮廓的设计可以是固定的。替选地，该设计可以被优化，这通常需要用参数表示横截面的一些特征尺寸。几何形状影响一定范围的特性。直接与轮廓设计相关的特性的示例包括取决于惯性力矩的硬度以及与面积成比例的轴向载荷承受能力。
机械特性：客户指定的机械特性的示例是拉伸特性，这可以被指定如下：
.屈服应力(yield stress)＞190MPa
.极限拉伸应力＞215MPa
.断裂延伸率＞15％
“可焊性”：这是“宽松地”定义的客户规范的示例，其必须被变换成更具体的需求以执行优化。当客户要求合金是可焊接的时，这可能意味着他期望通过利用标准的焊接方法(例如MIG(金属惰性气体保护)、TIG(钨极惰性气体保护)、激光焊接或摩擦搅拌焊接(FSW))来得到具有足够强度的完好焊缝。于是，简单的需求可能是避免HAZ(热影响区)中的液化裂纹，这意味着必须避免某些低熔点的相。这又可能制约倾向于形成这种相的某些元素(例如铜)的含量。为了获得足够的焊接强度，热影响区(HAZ)通常表示6×××合金中的接合点的薄弱的链接，并且必须给予应有的关注。特别专用的焊接仿真模型(例如商业上可获得的WeldsimTM)可以用来优化焊接特性，优选地与Hydro拥有的NaMo模型相结合。这允许预测焊接点的负载承受能力。
在下文中进一步讨论如图6中所示的关于与原料选择和合金成分相关的成本计算的一些特征。
如图中所示，关于微量元素浓度的客户需求显著地影响原料的成本。微量元素浓度取决于铝、焦炭和沥青的源质量。图6中所示的HalOptTM模型由申请人开发，并且能够考虑与作为结果的要生产的合金的成本相关的不同的原料源，包括微量元素水平。(关于这一点，应当注意，图6仅仅是总体流程图的一部分，因此需要由图2中所示的总流程图所概述的额外的组成部分)。
示例2
挤压3×××铝合金的生产。
作为本原理的通用性的示例，根据本发明的第二示例是用于生产不可热处理的合金构成的薄壁挤压型材的过程链。在此情况下，图5中所示的NaMoTM软件模型将不是相关的，而是包括另一非商用软件CoDeTM软件模型，该CoDeTM软件模型计算型材的腐蚀敏感性，这是因为对于这种产品而言腐蚀是关键问题。在附属的图7的模型链的最上部的左侧的框中示出CoDeTM模型。为了优化腐蚀特性，应当避免某些相，例如Al3Fe。通过所述流程图中示出的AlstrucTM软件模型来计算这种粒子的体积分数(volume fraction)和粒度分布(sizedistribution)。从AlstrucTM输出不同元素的固溶体浓度，并且这些被用作CoDeTM的输入，CoDeTM计算这些浓度曲线在热处理和钎焊期间的演化。CoDeTM仅仅是关于腐蚀模型的类型的示例，并且可以替代地使用具有与CoDeTM相似的能力的任何类似的商用或非商用的模型。
其它的客户需求是强度、延伸率，这些是根据通过可用软件(例如AlstrucTM)计算的微观结构以及晶粒结构来估计的，其中可以指定完全再结晶的结构或完全非再结晶的结构。这是通过AlstrucTM软件模型基于先前操作中来自该模型的输入来预测的。
如果型材是钎焊部件的一部分，这可能制约合金的最大Mg(镁)浓度。
尽管上面描述的本发明针对用于优化工业过程的产品特性和生产成本的方法，但是如权利要求中限定的本发明也可以用于针对生产工厂的生产设备和物流来优化生产工厂。该方法还允许优化来自模型的除了上述输出之外的其它输出，例如每个产品的能耗或每个产品的有害排放物的量。假设该生产链的每个单独的过程包含用于估计生产参数与能耗或有害排放物之间的关系的模型，则可以尝试最小化所述能耗或有害排放物的量。在与不同的原料源相关的能耗或排放物中也可能存在差别，这可以包括在模型中。通过这种方式，该方法还可以用来最小化产品的环境影响，例如每个产品的CO2排放。此外，重要的是，注意，如权利要求中限定的本发明可以用于生产任何工业产品，包括化学或生物产品。因此，该方法可以包括化学和生物模型以及对应的化学和生物参数。

Claims (7)

1.一种用于在包括总的过程链的数个操作中制造铝或铝合金的轧制、挤压、铸造和热加工或冷加工的产品的工业过程的产品特性和产品生产成本的优化的方法，其特征在于以下步骤：
-建立(i)针对所述工业过程中的每个操作的过程链模型，(ii)用于中间产品和/或最终产品的产品特性的计算的过程链模型，和(iii)用于产品生产成本的计算的单独的过程链模型；
-定义与(ii)用于中间产品和/或最终产品的产品特性的计算的过程链模型中的每个过程链模型相关的特性模型输入和特性模型输出，
-定义与(iii)用于产品生产成本的计算的过程链模型中的每个过程链模型相关的成本模型输入成本模型输出，
-定义与(i)-(iii)过程链模型中的每个过程链模型相关的、对产品特性或过程容量或能力的限制或最小需求，至少包括制约生产率的限制，
-提供优化软件工具，所述优化软件工具耦合(i)-(iii)过程链模型中的每个过程链模型和与(i)-(iii)过程链模型中的每个过程链模型相关的所述限制或最小需求，并且组织(i)-(iii)过程链模型中的每个过程链模型之间的迭代和数据流，以获得原料源和处理参数的最佳组合，从而以最低可能的成本满足用户定义的关于特性的验收等级，以及
-应用来自(i)过程链模型中的每个过程链模型的输出数据作为对于工业过程的每个操作的输入数据来执行工业过程的每个操作，从而生产优化的产品。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
特性模型包括基于物理的模型、基于测量或生产数据的经验模型、机械模型、化学模型和生物模型中的至少一个。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
成本模型包括根据生产参数直接计算的成本估计、以及利用关于原料价格的信息和原料的可用性的针对物料成本的模型，所述生产参数包括每小时零部件、生产废料和维修率，物料包括纯净物料或回收物料。
4.根据权利要求1-3中的任一项所述的方法，其特征在于：
特性模型和成本模型是数据软件程序。
5.根据权利要求1-4中的任一项所述的方法，其特征在于：
优化软件工具是基于神经网络或各类型的数字模型的软件。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：
优化软件工具是商业上可获得的软件。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
-执行特性模型输入、特性模型输出、成本模型输入和成本模型输出之间的迭代和数据流以基于客户需求来优化产品包括：执行特性模型输入、特性模型输出、成本模型输入和成本模型输出之间的多个迭代和数据流以基于客户需求来优化产品，以及
-应用来自过程链模型的输出数据作为工业过程的每个过程的输入数据并且根据输入数据来生产所述产品包括：在执行特性模型输入、特性模型输出、成本模型输入和成本模型输出之间的多个迭代和数据流以基于客户需求来优化产品完成之后，应用来自过程链模型的输出数据作为工业过程的每个过程的输入数据并且根据输入数据来生产所述产品。
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