CN116842768B - 一种钢结构件生产工艺优化方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种钢结构件生产工艺优化方法及系统，涉及智能生产技术领域，所述方法包括：对钢结构件生产工艺节点信息进行控制参数分析，再基于所分析的生产工艺节点控制参数集合进行历史数据搜索，构建钢结构件生产工艺解空间；当钢结构件生产质量信息未达到钢结构件生产标准时，参数追溯获得关联生产控制参数信息，进而对所述钢结构件生产工艺解空间进行优选，生成生产工艺控制参数记忆库；依据生产工艺控制参数记忆库进行全局寻优，输出生产工艺控制优化参数集合，以此进行钢结构件生产管控。达到实现生产工艺控制参数智能化搜索寻优，提高生产工艺控制参数精确性和控制及时性，进而保证钢结构件生产性能质量的技术效果。

Description

一种钢结构件生产工艺优化方法及系统

技术领域

本发明涉及智能生产技术领域，尤其涉及一种钢结构件生产工艺优化方法及系统。

背景技术

钢结构件是将多种零件通过焊接，铆接或和螺栓连接等多种方式连接成一体的钢质材料结构件，这些零件互相连系，又互相制约，形成一个有机的整体。钢结构件是一种具有高强度、耐用性好、重量轻、施工方便的建筑材料，被广泛应用于各类建筑工程中。然而，现有技术生产工艺参数精确性较低，导致影响钢结构件生产质量。

发明内容

本申请通过提供一种钢结构件生产工艺优化方法及系统，解决了现有技术生产工艺参数精确性较低，导致影响钢结构件生产质量的技术问题，达到实现生产工艺控制参数智能化搜索寻优，提高生产工艺控制参数精确性和控制及时性，进而保证钢结构件生产性能质量的技术效果。

鉴于上述问题，本发明提供了一种钢结构件生产工艺优化方法及系统。

第一方面，本申请提供了一种钢结构件生产工艺优化方法，所述方法包括：获取钢结构件生产工艺节点信息；对所述钢结构件生产工艺节点信息进行控制参数分析，获得生产工艺节点控制参数集合；基于所述生产工艺节点控制参数集合进行历史数据搜索，构建钢结构件生产工艺解空间；按照钢结构件质量检测指标对钢结构件生产线进行抽取检测，得到钢结构件生产质量信息；当所述钢结构件生产质量信息未达到钢结构件生产标准时，进行生产参数追溯，获得关联生产控制参数信息；基于所述关联生产控制参数信息和所述钢结构件生产线对所述钢结构件生产工艺解空间进行优选，生成生产工艺控制参数记忆库；依据所述生产工艺控制参数记忆库进行全局寻优，输出生产工艺控制优化参数集合，并基于所述生产工艺控制优化参数集合进行钢结构件生产管控。

另一方面，本申请还提供了一种钢结构件生产工艺优化系统，所述系统包括：生产工艺节点获取模块，用于获取钢结构件生产工艺节点信息；控制参数分析模块，用于对所述钢结构件生产工艺节点信息进行控制参数分析，获得生产工艺节点控制参数集合；生产工艺解空间构建模块，用于基于所述生产工艺节点控制参数集合进行历史数据搜索，构建钢结构件生产工艺解空间；抽取检测模块，用于按照钢结构件质量检测指标对钢结构件生产线进行抽取检测，得到钢结构件生产质量信息；生产参数追溯模块，用于当所述钢结构件生产质量信息未达到钢结构件生产标准时，进行生产参数追溯，获得关联生产控制参数信息；参数记忆库生成模块，用于基于所述关联生产控制参数信息和所述钢结构件生产线对所述钢结构件生产工艺解空间进行优选，生成生产工艺控制参数记忆库；参数全局寻优模块，用于依据所述生产工艺控制参数记忆库进行全局寻优，输出生产工艺控制优化参数集合，并基于所述生产工艺控制优化参数集合进行钢结构件生产管控。

第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。

第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。

本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

由于采用了对钢结构件生产工艺节点信息进行控制参数分析，再基于所分析的生产工艺节点控制参数集合进行历史数据搜索，构建钢结构件生产工艺解空间；按照钢结构件质量检测指标对钢结构件生产线进行抽取检测，当钢结构件生产质量信息未达到钢结构件生产标准时，生产参数追溯获得关联生产控制参数信息；基于关联生产控制参数信息和钢结构件生产线对所述钢结构件生产工艺解空间进行优选，生成生产工艺控制参数记忆库，进而依据所述生产工艺控制参数记忆库进行全局寻优，输出生产工艺控制优化参数集合，以此进行钢结构件生产管控的技术方案。进而达到实现生产工艺控制参数智能化搜索寻优，提高生产工艺控制参数精确性和控制及时性，进而保证钢结构件生产性能质量的技术效果。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

图1为本申请一种钢结构件生产工艺优化方法的流程示意图；

图2为本申请一种钢结构件生产工艺优化方法中构建钢结构件生产工艺解空间的流程示意图；

图3为本申请一种钢结构件生产工艺优化系统的结构示意图；

图4为本申请示例性电子设备的结构示意图。

附图标记说明：生产工艺节点获取模块11，控制参数分析模块12，生产工艺解空间构建模块13，抽取检测模块14，生产参数追溯模块15，参数记忆库生成模块16，参数全局寻优模块17，总线1110，处理器1120，收发器1130，总线接口1140，存储器1150，操作系统1151，应用程序1152和用户接口1160。

具体实施方式

在本申请的描述中，所属技术领域的技术人员应当知道，本申请可以实现为方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。因此，本申请可以具体实现为以下形式：完全的硬件、完全的软件（包括固件、驻留软件、微代码等）、硬件和软件结合的形式。此外，在一些实施例中，本申请还可以实现为在一个或多个计算机可读存储介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读存储介质中包含计算机程序代码。

上述计算机可读存储介质可以采用一个或多个计算机可读存储介质的任意组合。计算机可读存储介质包括：电、磁、光、电磁、红外或半导体的系统、装置或器件，或者以上任意的组合。计算机可读存储介质更具体的例子包括：便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦除可编程只读存储器、闪存、光纤、光盘只读存储器、光存储器件、磁存储器件或以上任意组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任意包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置、器件使用或与其结合使用。

本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律的相关规定。

本申请通过流程图和/或方框图描述所提供的方法、装置、电子设备。

应当理解，流程图和/或方框图的每个方框以及流程图和/或方框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，这些计算机可读程序指令通过计算机或其他可编程数据处理装置执行，产生了实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的装置。

也可以将这些计算机可读程序指令存储在能使得计算机或其他可编程数据处理装置以特定方式工作的计算机可读存储介质中。这样，存储在计算机可读存储介质中的指令就产生出一个包括实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的指令装置产品。

也可以将计算机可读程序指令加载到计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上，使得在计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机或其他可编程数据处理装置上执行的指令能够提供实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的过程。

下面结合本申请中的附图对本申请进行描述。

实施例一：

如图1所示，本申请提供了一种钢结构件生产工艺优化方法，所述方法包括：

步骤S1：获取钢结构件生产工艺节点信息；

步骤S2：对所述钢结构件生产工艺节点信息进行控制参数分析，获得生产工艺节点控制参数集合；

具体的，钢结构件是将多种零件通过焊接，铆接或和螺栓连接等多种方式连接成一体的钢质材料结构件，这些零件互相连系，又互相制约，形成一个有机的整体。钢结构件是一种具有高强度、耐用性好、重量轻、施工方便的建筑材料，被广泛应用于各类建筑工程中。

为实现智能化生产工艺控制参数分析，首先通过钢结构件生产系统获取目标待生产的钢结构件生产工艺节点信息，所述钢结构件生产工艺节点信息为生产工艺流程节点信息，示例性的，包括下料切割、热加工成型、制孔、焊接组装等。再对所述钢结构件生产工艺节点信息进行控制参数分析，即对各生产工艺节点进行具体控制参数确定，例如下料切割节点包括切割速度、余量、切割角度、切割方式、路线等控制参数，进而分析获得各工艺节点对应的生产工艺节点控制参数集合，为后续工艺控制参数分析提供搜索依据。

步骤S3：基于所述生产工艺节点控制参数集合进行历史数据搜索，构建钢结构件生产工艺解空间；

如图2所示，进一步而言，所述构建钢结构件生产工艺解空间，本申请步骤还包括：

通过数据挖掘技术获取钢结构件生产数据库，所述钢结构件生产数据库包括历史钢结构件的生产工艺节点控制参数信息以及生产质量数据；

基于所述生产工艺节点控制参数集合对所述钢结构件生产数据库进行阈值截取，获得目标钢结构件生产数据库；

构建钢结构件属性分类器，基于所述钢结构件属性分类器对所述历史钢结构件进行分类，得到钢结构件属性信息；

依据所述钢结构件属性信息对所述目标钢结构件生产数据库进行聚类，生成所述钢结构件生产工艺解空间。

具体的，基于所述生产工艺节点控制参数集合进行钢结构件相关工艺控制参数的历史数据搜索，首先通过数据挖掘技术获取钢结构件生产数据库，所述钢结构件生产数据库包括历史钢结构件的生产工艺节点控制参数信息以及生产质量数据。基于所述生产工艺节点控制参数集合对所述钢结构件生产数据库进行阈值截取，即对生产数据库中与目标待生产控制参数相关的历史数据进行划分截取，获得与之匹配的目标钢结构件生产数据库。

通过钢结构件分类信息构建钢结构件属性分类器，所述钢结构件属性分类器用于对钢结构件进行属性信息分类，包括钢品质、化学成分、成型方式、金相组织、用途等。基于所述钢结构件属性分类器对生产数据库中的所述历史钢结构件进行分类，得到相应的钢结构件属性信息。依据所述钢结构件属性信息对所述目标钢结构件生产数据库进行聚类，将相同属性的钢结构件生产数据聚为一类，生成划分整合后的钢结构件生产工艺解空间。实现钢结构件生产工艺解空间数据整合标准化，提高工艺参数搜索全面性和搜索效率。

步骤S4：按照钢结构件质量检测指标对钢结构件生产线进行抽取检测，得到钢结构件生产质量信息；

具体的，通过目标待生产钢结构件的生产需求制定钢结构件质量检测指标，示例性的，所述钢结构件质量检测指标包括结构尺寸、机械性能、焊缝检测、稳定性检测等。再按照钢结构件质量检测指标对钢结构件生产线上的已生产钢结构件进行抽取检测，进而得到相应的钢结构件生产质量信息，以作为生产工艺参数优化依据。

步骤S5：当所述钢结构件生产质量信息未达到钢结构件生产标准时，进行生产参数追溯，获得关联生产控制参数信息；

进一步而言，所述获得关联生产控制参数信息，本申请步骤还包括：

对所述钢结构件生产质量信息中的未达标质量信息进行标记统计，得到钢结构件未达标要素信息；

根据所述钢结构件未达标要素信息的频次占比，确定未达标质量要素因子；

基于所述未达标质量要素因子进行需求选取分析，确定目标优化质量需求；

基于所述目标优化质量需求进行参数关联映射，得到所述关联生产控制参数信息。

具体的，当所述钢结构件生产质量信息未达到钢结构件生产标准时，表明钢结构件生产质量未达标，需对其生产工艺参数进行优化，因此对其进行生产参数追溯。首先对所述钢结构件生产质量信息中的未达标质量信息进行标记统计，得到相应的钢结构件未达标要素信息，所述钢结构件未达标要素信息包括未达标质量指标类型以及其出现频次。根据所述钢结构件未达标要素信息的频次占比，作为其未达标质量要素因子，频次出现越高，其对应的要素因子越大。

基于所述未达标质量要素因子进行需求选取分析，示例性的，对要素因子在预设基准值之上的指标进行选取，其中，预设基准值可根据实际生产经验自行设置，再对选取的要素因子进行优化需求分析，例如钢结构件尺寸存在偏差，需对其结构尺寸进行准确切割，以此确定该钢结构件生产线的目标优化质量需求。基于所述目标优化质量需求进行参数关联映射，即对与该需求相关联的生产控制参数进行集成，得到相应的关联生产控制参数信息，例如，其结构尺寸优化质量需求与切割速度、余量、切割角度、切割方式、切割路线等控制参数相关。通过优化需求针对性分析关联生产控制参数，进而提高参数优化分析准确性。

步骤S6：基于所述关联生产控制参数信息和所述钢结构件生产线对所述钢结构件生产工艺解空间进行优选，生成生产工艺控制参数记忆库；

进一步而言，所述生成生产工艺控制参数记忆库，本申请步骤还包括：

通过所述钢结构件属性分类器对所述钢结构件生产线进行属性分类，确定目标钢结构件属性信息；

基于所述目标钢结构件属性信息对所述钢结构件生产工艺解空间进行相似度分析筛选，得到钢结构件匹配属性信息；

按照所述钢结构件匹配属性信息进行生产数据选取，得到生产工艺属性参数空间；

基于所述关联生产控制参数信息对所述生产工艺属性参数空间进行数据映射优选，构建所述生产工艺控制参数记忆库。

具体的，为提高参数优化速率，基于所述关联生产控制参数信息和所述钢结构件生产线对所述钢结构件生产工艺解空间进行优选。首先通过所述钢结构件属性分类器对目标待生产的所述钢结构件生产线进行属性分类，确定其对应的目标钢结构件属性信息。再基于所述目标钢结构件属性信息对所述钢结构件生产工艺解空间进行相似度分析筛选，可通过相似度算法对解空间内的钢结构件属性进行计算，再对相似度在预设值以上的钢结构件属性进行筛选，获取与目标待生产钢结构件属性匹配的钢结构件匹配属性信息。

按照所述钢结构件匹配属性信息进行其属性对应的生产数据选取，快速匹配得到属性相似的钢结构件生产数据，即生产工艺属性参数空间。最后基于所述关联生产控制参数信息对所述生产工艺属性参数空间进行数据映射优选，即再从参数空间中优选出于关联生产控制参数信息相关的数据，以此构建生产工艺控制参数记忆库，以用于后续生产控制参数寻优依据。通过优选参数记忆库，提升参数计算响应效率，针对性的适用于生产决策场景，进而提高参数寻优速率。

步骤S7：依据所述生产工艺控制参数记忆库进行全局寻优，输出生产工艺控制优化参数集合，并基于所述生产工艺控制优化参数集合进行钢结构件生产管控。

进一步而言，所述输出生产工艺控制优化参数集合，本申请步骤还包括：

基于所述钢结构件生产标准进行指标提取，确定钢结构件生产性能评价指标集合；

根据所述钢结构件生产性能评价指标集合，构建生产性能评估适应度函数；

将所述生产性能评估适应度函数内嵌至所述生产工艺控制参数记忆库，设置记忆库取值概率和参数搜索步长；

激活所述生产性能评估适应度函数，利用所述记忆库取值概率和参数搜索步长在所述生产工艺控制参数记忆库内进行全局寻优，直至预设迭代次数，输出所述生产工艺控制优化参数集合。

进一步而言，所述生产性能评估适应度函数具体为：

；

其中，表征第k个生产性能评价指标权重，/>为与第k个评价指标相关的生产性能评估经验函数，/>为第i个生产工艺控制参数集合，/>权重和为1。

具体的，依据所述生产工艺控制参数记忆库进行全局寻优，首先基于所述钢结构件生产标准进行生产性能评价指标提取，确定钢结构件生产性能评价指标集合，所述钢结构件生产性能评价指标集合包括生产质量性能指标以及生产成本等指标，可根据生产需要设置。根据所述钢结构件生产性能评价指标集合，构建生产性能评估适应度函数，所述生产性能评估适应度函数具体为：，其中，/>表征第k个生产性能评价指标权重，其各指标权重可主观设置，也可通过生产经验客观赋值，/>为与第k个评价指标相关的生产性能评估经验函数，/>为第i个生产工艺控制参数集合，/>表征各生产性能指标权重和为1。

将所述生产性能评估适应度函数内嵌至所述生产工艺控制参数记忆库，用于对于分生产工艺控制参数进行适应度评估。根据生产经验自行设置记忆库取值概率，即选择记忆库取值的概率，和参数搜索步长，即参数访问寻优间隔。当开始在所述生产工艺控制参数记忆库进行寻优搜索时，激活所述生产性能评估适应度函数，利用所述记忆库取值概率和参数搜索步长在所述生产工艺控制参数记忆库内进行全局寻优。通过所述生产性能评估适应度函数对寻优搜索得到的生产控制参数进行适应度评估，对适应度较大的参数进行对比保留，直至寻优至预设迭代次数，输出寻优得到的适应度最大的生产工艺控制优化参数集合。进而并基于所述生产工艺控制优化参数集合进行钢结构件生产管控，实现生产工艺控制参数智能化搜索寻优，提高生产工艺控制参数分析精确性，提高参数寻优速率，保证工艺参数控制及时性。

进一步而言，本申请步骤还包括：

若所述生产工艺控制优化参数集合未达到所述钢结构件生产标准，基于所述置记忆库取值概率在所述生产工艺控制参数记忆库和钢结构件生产工艺解空间中进行微量扩充寻优；

若选择所述生产工艺控制参数记忆库，设置记忆库微调概率和微调带宽；

基于所述记忆库微调概率和微调带宽调节更新所述生产工艺控制参数记忆库；

若选择所述钢结构件生产工艺解空间，比例划分关联数据至所述生产工艺控制参数记忆库进行扩充。

具体的，若所述生产工艺控制优化参数集合未达到所述钢结构件生产标准，即当前所述生产工艺控制参数记忆库的最优参数仍无法满足生产需求，则需更新生产工艺控制参数记忆库，以求得最优参数解。具体为基于所述置记忆库取值概率在所述生产工艺控制参数记忆库和钢结构件生产工艺解空间中进行微量扩充寻优，若概率选择的是所述生产工艺控制参数记忆库，则设置记忆库微调概率，即记忆库中各生产工艺控制参数组成方案的微调扩充概率，可按照其各评估适应度进行设置；和微调带宽，即各生产工艺控制参数的微调幅度区域间，可依据生产经验设置。

基于所述记忆库微调概率和微调带宽调节记忆库中的生产工艺控制参数方案，进而根据调节后的参数方案更新所述生产工艺控制参数记忆库。若概率选择所述钢结构件生产工艺解空间，对解空间中的有相似关联度的未选取数据进行比例划分，再将所划分的关联数据输入至所述生产工艺控制参数记忆库进行扩充。实现参数记忆库微量扩充寻优，保证参数寻优选择性扩充调整，提高生产工艺控制参数寻优全面性和精确性，进而保证钢结构件生产性能质量。

综上所述，本申请所提供的一种钢结构件生产工艺优化方法及系统具有如下技术效果：

由于采用了对钢结构件生产工艺节点信息进行控制参数分析，再基于所分析的生产工艺节点控制参数集合进行历史数据搜索，构建钢结构件生产工艺解空间；按照钢结构件质量检测指标对钢结构件生产线进行抽取检测，当钢结构件生产质量信息未达到钢结构件生产标准时，生产参数追溯获得关联生产控制参数信息；基于关联生产控制参数信息和钢结构件生产线对所述钢结构件生产工艺解空间进行优选，生成生产工艺控制参数记忆库，进而依据所述生产工艺控制参数记忆库进行全局寻优，输出生产工艺控制优化参数集合，以此进行钢结构件生产管控的技术方案。进而达到实现生产工艺控制参数智能化搜索寻优，提高生产工艺控制参数精确性和控制及时性，进而保证钢结构件生产性能质量的技术效果。

实施例二：

基于与前述实施例中一种钢结构件生产工艺优化方法同样发明构思，本发明还提供了一种钢结构件生产工艺优化系统，如图3所示，所述系统包括：

生产工艺节点获取模块11，用于获取钢结构件生产工艺节点信息；

控制参数分析模块12，用于对所述钢结构件生产工艺节点信息进行控制参数分析，获得生产工艺节点控制参数集合；

生产工艺解空间构建模块13，用于基于所述生产工艺节点控制参数集合进行历史数据搜索，构建钢结构件生产工艺解空间；

抽取检测模块14，用于按照钢结构件质量检测指标对钢结构件生产线进行抽取检测，得到钢结构件生产质量信息；

生产参数追溯模块15，用于当所述钢结构件生产质量信息未达到钢结构件生产标准时，进行生产参数追溯，获得关联生产控制参数信息；

参数记忆库生成模块16，用于基于所述关联生产控制参数信息和所述钢结构件生产线对所述钢结构件生产工艺解空间进行优选，生成生产工艺控制参数记忆库；

参数全局寻优模块17，用于依据所述生产工艺控制参数记忆库进行全局寻优，输出生产工艺控制优化参数集合，并基于所述生产工艺控制优化参数集合进行钢结构件生产管控。

进一步的，所述系统还包括：

生产数据库获取单元，用于通过数据挖掘技术获取钢结构件生产数据库，所述钢结构件生产数据库包括历史钢结构件的生产工艺节点控制参数信息以及生产质量数据；

阈值截取单元，用于基于所述生产工艺节点控制参数集合对所述钢结构件生产数据库进行阈值截取，获得目标钢结构件生产数据库；

历史数据分类单元，用于构建钢结构件属性分类器，基于所述钢结构件属性分类器对所述历史钢结构件进行分类，得到钢结构件属性信息；

工艺解空间生成单元，用于依据所述钢结构件属性信息对所述目标钢结构件生产数据库进行聚类，生成所述钢结构件生产工艺解空间。

进一步的，所述系统还包括：

要素标记统计单元，用于对所述钢结构件生产质量信息中的未达标质量信息进行标记统计，得到钢结构件未达标要素信息；

要素因子确定单元，用于根据所述钢结构件未达标要素信息的频次占比，确定未达标质量要素因子；

需求选取分析单元，用于基于所述未达标质量要素因子进行需求选取分析，确定目标优化质量需求；

参数关联映射单元，用于基于所述目标优化质量需求进行参数关联映射，得到所述关联生产控制参数信息。

进一步的，所述系统还包括：

属性分类单元，用于通过所述钢结构件属性分类器对所述钢结构件生产线进行属性分类，确定目标钢结构件属性信息；

相似度分析筛选单元，用于基于所述目标钢结构件属性信息对所述钢结构件生产工艺解空间进行相似度分析筛选，得到钢结构件匹配属性信息；

参数空间得到单元，用于按照所述钢结构件匹配属性信息进行生产数据选取，得到生产工艺属性参数空间；

数据映射优选单元，用于基于所述关联生产控制参数信息对所述生产工艺属性参数空间进行数据映射优选，构建所述生产工艺控制参数记忆库。

进一步的，所述系统还包括：

评价指标集合确定单元，用于基于所述钢结构件生产标准进行指标提取，确定钢结构件生产性能评价指标集合；

适应度函数构建单元，用于根据所述钢结构件生产性能评价指标集合，构建生产性能评估适应度函数；

搜索参数设置单元，用于将所述生产性能评估适应度函数内嵌至所述生产工艺控制参数记忆库，设置记忆库取值概率和参数搜索步长；

优化参数输出单元，用于激活所述生产性能评估适应度函数，利用所述记忆库取值概率和参数搜索步长在所述生产工艺控制参数记忆库内进行全局寻优，直至预设迭代次数，输出所述生产工艺控制优化参数集合。

进一步的，所述系统还包括：

适应度函数单元，用于，其中，/>表征第k个生产性能评价指标权重，/>为与第k个评价指标相关的生产性能评估经验函数，/>为第i个生产工艺控制参数集合，/>权重和为1。

进一步的，所述系统还包括：

微量扩充寻优单元，用于若所述生产工艺控制优化参数集合未达到所述钢结构件生产标准，基于所述置记忆库取值概率在所述生产工艺控制参数记忆库和钢结构件生产工艺解空间中进行微量扩充寻优；

微调参数设置单元，用于若选择所述生产工艺控制参数记忆库，设置记忆库微调概率和微调带宽；

记忆库更新单元，用于基于所述记忆库微调概率和微调带宽调节更新所述生产工艺控制参数记忆库；

记忆库扩充单元，用于若选择所述钢结构件生产工艺解空间，比例划分关联数据至所述生产工艺控制参数记忆库进行扩充。

前述图1实施例一中的一种钢结构件生产工艺优化方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的一种钢结构件生产工艺优化系统，通过前述对一种钢结构件生产工艺优化方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种钢结构件生产工艺优化系统的实施方法，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。

此外，本申请还提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，该收发器、该存储器和处理器分别通过总线相连，计算机程序被处理器执行时实现上述控制输出数据的方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

示例性电子设备

具体的，参见图4所示，本申请还提供了一种电子设备，该电子设备包括总线1110、处理器1120、收发器1130、总线接口1140、存储器1150和用户接口1160。

在本申请中，该电子设备还包括：存储在存储器1150上并可在处理器1120上运行的计算机程序，计算机程序被处理器1120执行时实现上述控制输出数据的方法实施例的各个过程。

收发器1130，用于在处理器1120的控制下接收和发送数据。

本申请中，总线架构（用总线1110来代表），总线1110可以包括任意数量互联的总线和桥，总线1110将包括由处理器1120代表的一个或多个处理器与存储器1150代表的存储器的各种电路连接在一起。

总线1110表示若干类型的总线结构中的任何一种总线结构中的一个或多个，包括存储器总线和存储器控制器、外围总线、加速图形端口、处理器或使用各种总线体系结构中的任意总线结构的局域总线。作为示例而非限制，这样的体系结构包括：工业标准体系结构总线、微通道体系结构总线、扩展总线、视频电子标准协会、外围部件互连总线。

处理器1120可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。在实现过程中，上述方法实施例的各步骤可以通过处理器中硬件的集成逻辑电路或软件形式的指令完成。上述的处理器包括：通用处理器、中央处理器、网络处理器、数字信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列、复杂可编程逻辑器件、可编程逻辑阵列、微控制单元或其他可编程逻辑器件、分立门、晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或执行本申请中公开的各方法、步骤和逻辑框图。例如，处理器可以是单核处理器或多核处理器，处理器可以集成于单颗芯片或位于多颗不同的芯片。

处理器1120可以是微处理器或任何常规的处理器。结合本申请所公开的方法步骤可以直接由硬件译码处理器执行完成，或者由译码处理器中的硬件和软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存取存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器、可擦除可编程只读存储器、寄存器等本领域公知的可读存储介质中。所述可读存储介质位于存储器中，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

总线1110还可以将，例如外围设备、稳压器或功率管理电路等各种其他电路连接在一起，总线接口1140在总线1110和收发器1130之间提供接口，这些都是本领域所公知的。因此，本申请不再对其进行进一步描述。

收发器1130可以是一个元件，也可以是多个元件，例如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。例如：收发器1130从其他设备接收外部数据，收发器1130用于将处理器1120处理后的数据发送给其他设备。取决于计算机装置的性质，还可以提供用户接口1160，例如：触摸屏、物理键盘、显示器、鼠标、扬声器、麦克风、轨迹球、操纵杆、触控笔。

应理解，在本申请中，存储器1150可进一步包括相对于处理器1120远程设置的存储器，这些远程设置的存储器可以通过网络连接至服务器。上述网络的一个或多个部分可以是自组织网络、内联网、外联网、虚拟专用网、局域网、无线局域网、广域网、无线广域网、城域网、互联网、公共交换电话网、普通老式电话业务网、蜂窝电话网、无线网络、无线保真网络以和两个或更多个上述网络的组合。例如，蜂窝电话网和无线网络可以是全球移动通信装置、码分多址装置、全球微波互联接入装置、通用分组无线业务装置、宽带码分多址装置、长期演进装置、LTE频分双工装置、LTE时分双工装置、先进长期演进装置、通用移动通信装置、增强移动宽带装置、海量机器类通信装置、超可靠低时延通信装置等。

应理解，本申请中的存储器1150可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性存储器和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器包括：只读存储器、可编程只读存储器、可擦除可编程只读存储器、电可擦除可编程只读存储器，或闪存。

易失性存储器包括：随机存取存储器，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如：静态随机存取存储器、动态随机存取存储器、同步动态随机存取存储器、双倍数据速率同步动态随机存取存储器、增强型同步动态随机存取存储器、同步连接动态随机存取存储器和直接内存总线随机存取存储器。本申请描述的电子设备的存储器1150包括但不限于上述和任意其他适合类型的存储器。

在本申请中，存储器1150存储了操作系统1151和应用程序1152的如下元素：可执行模块、数据结构，或者其子集，或者其扩展集。

具体而言，操作系统1151包含各种装置程序，例如：框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务和处理基于硬件的任务。应用程序1152包含各种应用程序，例如：媒体播放器、浏览器，用于实现各种应用业务。实现本申请方法的程序可以包含在应用程序1152中。应用程序1152包括：小程序、对象、组件、逻辑、数据结构和其他执行特定任务或实现特定抽象数据类型的计算机装置可执行指令。

此外，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述控制输出数据的方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请披露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种钢结构件生产工艺优化方法，其特征在于，所述方法包括：

获取钢结构件生产工艺节点信息；

对所述钢结构件生产工艺节点信息进行控制参数分析，获得生产工艺节点控制参数集合；

基于所述生产工艺节点控制参数集合进行历史数据搜索，构建钢结构件生产工艺解空间；

按照钢结构件质量检测指标对钢结构件生产线进行抽取检测，得到钢结构件生产质量信息；

当所述钢结构件生产质量信息未达到钢结构件生产标准时，进行生产参数追溯，获得关联生产控制参数信息；

基于所述关联生产控制参数信息和所述钢结构件生产线对所述钢结构件生产工艺解空间进行优选，生成生产工艺控制参数记忆库；

依据所述生产工艺控制参数记忆库进行全局寻优，输出生产工艺控制优化参数集合，并基于所述生产工艺控制优化参数集合进行钢结构件生产管控；

其中，所述构建钢结构件生产工艺解空间，包括：

通过数据挖掘技术获取钢结构件生产数据库，所述钢结构件生产数据库包括历史钢结构件的生产工艺节点控制参数信息以及生产质量数据；

基于所述生产工艺节点控制参数集合对所述钢结构件生产数据库进行阈值截取，获得目标钢结构件生产数据库；

构建钢结构件属性分类器，基于所述钢结构件属性分类器对所述历史钢结构件进行分类，得到钢结构件属性信息；

依据所述钢结构件属性信息对所述目标钢结构件生产数据库进行聚类，生成所述钢结构件生产工艺解空间。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得关联生产控制参数信息，包括：

对所述钢结构件生产质量信息中的未达标质量信息进行标记统计，得到钢结构件未达标要素信息；

根据所述钢结构件未达标要素信息的频次占比，确定未达标质量要素因子；

基于所述未达标质量要素因子进行需求选取分析，确定目标优化质量需求；

基于所述目标优化质量需求进行参数关联映射，得到所述关联生产控制参数信息。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成生产工艺控制参数记忆库，包括：

通过所述钢结构件属性分类器对所述钢结构件生产线进行属性分类，确定目标钢结构件属性信息；

基于所述目标钢结构件属性信息对所述钢结构件生产工艺解空间进行相似度分析筛选，得到钢结构件匹配属性信息；

按照所述钢结构件匹配属性信息进行生产数据选取，得到生产工艺属性参数空间；

基于所述关联生产控制参数信息对所述生产工艺属性参数空间进行数据映射优选，构建所述生产工艺控制参数记忆库。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输出生产工艺控制优化参数集合，包括：

基于所述钢结构件生产标准进行指标提取，确定钢结构件生产性能评价指标集合；

根据所述钢结构件生产性能评价指标集合，构建生产性能评估适应度函数；

将所述生产性能评估适应度函数内嵌至所述生产工艺控制参数记忆库，设置记忆库取值概率和参数搜索步长；

激活所述生产性能评估适应度函数，利用所述记忆库取值概率和参数搜索步长在所述生产工艺控制参数记忆库内进行全局寻优，直至预设迭代次数，输出所述生产工艺控制优化参数集合。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述生产性能评估适应度函数具体为：

；

其中，表征第k个生产性能评价指标权重，/>为与第k个评价指标相关的生产性能评估经验函数，/>为第i个生产工艺控制参数集合，/>权重和为1。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

若所述生产工艺控制优化参数集合未达到所述钢结构件生产标准，基于所述置记忆库取值概率在所述生产工艺控制参数记忆库和钢结构件生产工艺解空间中进行微量扩充寻优；

若选择所述生产工艺控制参数记忆库，设置记忆库微调概率和微调带宽；

基于所述记忆库微调概率和微调带宽调节更新所述生产工艺控制参数记忆库；

若选择所述钢结构件生产工艺解空间，比例划分关联数据至所述生产工艺控制参数记忆库进行扩充。

7.一种钢结构件生产工艺优化系统，其特征在于，所述系统包括：

生产工艺节点获取模块，用于获取钢结构件生产工艺节点信息；

控制参数分析模块，用于对所述钢结构件生产工艺节点信息进行控制参数分析，获得生产工艺节点控制参数集合；

生产工艺解空间构建模块，用于基于所述生产工艺节点控制参数集合进行历史数据搜索，构建钢结构件生产工艺解空间；

抽取检测模块，用于按照钢结构件质量检测指标对钢结构件生产线进行抽取检测，得到钢结构件生产质量信息；

生产参数追溯模块，用于当所述钢结构件生产质量信息未达到钢结构件生产标准时，进行生产参数追溯，获得关联生产控制参数信息；

参数记忆库生成模块，用于基于所述关联生产控制参数信息和所述钢结构件生产线对所述钢结构件生产工艺解空间进行优选，生成生产工艺控制参数记忆库；

参数全局寻优模块，用于依据所述生产工艺控制参数记忆库进行全局寻优，输出生产工艺控制优化参数集合，并基于所述生产工艺控制优化参数集合进行钢结构件生产管控；

所述生产工艺解空间构建模块还包括：

生产数据库获取单元，用于通过数据挖掘技术获取钢结构件生产数据库，所述钢结构件生产数据库包括历史钢结构件的生产工艺节点控制参数信息以及生产质量数据；

阈值截取单元，用于基于所述生产工艺节点控制参数集合对所述钢结构件生产数据库进行阈值截取，获得目标钢结构件生产数据库；

历史数据分类单元，用于构建钢结构件属性分类器，基于所述钢结构件属性分类器对所述历史钢结构件进行分类，得到钢结构件属性信息；

工艺解空间生成单元，用于依据所述钢结构件属性信息对所述目标钢结构件生产数据库进行聚类，生成所述钢结构件生产工艺解空间。

8.一种钢结构件生产工艺优化电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述方法中的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述方法中的步骤。