CN117151434B - 基于不同强度高强石膏的制备工艺优化方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了基于不同强度高强石膏的制备工艺优化方法及系统，涉及石膏制备技术领域，该方法包括：建立石膏的强度需求，并建立工厂的理论加工工艺数据集；建立各个工艺优化成本与强度的映射集；生成优化强度空间；以所述理论加工工艺数据集作为初始值，以所述优化强度空间作为目标寻优空间，基于所述映射集进行工艺的成本寻优，生成N组寻优结果；对N组寻优结果进行执行稳态评价，完成寻优筛选；根据所述寻优筛选执行石膏的制备工艺优化，解决了现有技术中存在石膏强度与实际需求的适配度不佳，且优化成本较高的技术问题，过对石膏生产工艺进行石膏强度和工艺参数的优化，达到提升石膏生产质量的同时，降低工艺优化成本的技术效果。
Description
技术领域
本发明涉及石膏制备技术领域，具体涉及基于不同强度高强石膏的制备工艺优化方法及系统。
背景技术
制备高强石膏的工艺流程包括煅烧、水化等，现有技术中对于高强石膏的制备往往通过设定一定的工艺参数标准进行批次生产，但是实际场景中对石膏强度的需求不同，导致制备出的石膏强度与实际需求的适配度不佳，同时现有的石膏制备工艺优化方法往往只是对工艺参数进行调整，大多不对工艺优化成本进行约束，导致优化成本较高。
发明内容
本发明提供了基于不同强度高强石膏的制备工艺优化方法及系统，用以解决现有技术中存在石膏强度与实际需求的适配度不佳，且优化成本较高的技术问题。
根据本发明的第一方面，提供了基于不同强度高强石膏的制备工艺优化方法，包括：建立石膏的强度需求，并依据石膏的生产工艺，建立工厂的理论加工工艺数据集，所述理论加工工艺数据集为当前工厂的制备工艺数据；依据所述理论加工工艺数据集进行工艺优化分析，建立各个工艺优化成本与强度的映射集；基于所述理论加工工艺数据集进行加工强度拟合，并基于拟合结果和强度需求生成优化强度空间，其中，所述优化强度空间还包括误差补偿；以所述理论加工工艺数据集作为初始值，以所述优化强度空间作为目标寻优空间，基于所述映射集进行工艺的成本寻优，生成N组寻优结果；对N组寻优结果进行执行稳态评价，完成寻优筛选；根据所述寻优筛选执行石膏的制备工艺优化。
根据本发明的第二方面，提供了基于不同强度高强石膏的制备工艺优化系统，包括：理论数据集建立模块，所述理论数据集建立模块用于建立石膏的强度需求，并依据石膏的生产工艺，建立工厂的理论加工工艺数据集，所述理论加工工艺数据集为当前工厂的制备工艺数据；工艺优化分析模块，所述工艺优化分析模块用于依据所述理论加工工艺数据集进行工艺优化分析，建立各个工艺优化成本与强度的映射集；优化强度空间生成模块，所述优化强度空间生成模块用于基于所述理论加工工艺数据集进行加工强度拟合，并基于拟合结果和强度需求生成优化强度空间，其中，所述优化强度空间还包括误差补偿；工艺成本寻优模块，所述工艺成本寻优模块用于以所述理论加工工艺数据集作为初始值，以所述优化强度空间作为目标寻优空间，基于所述映射集进行工艺的成本寻优，生成N组寻优结果；寻优筛选模块，所述寻优筛选模块用于对N组寻优结果进行执行稳态评价，完成寻优筛选；工艺优化执行模块，所述工艺优化执行模块用于根据所述寻优筛选执行石膏的制备工艺优化。
根据本发明采用的一个或多个技术方案，可达到的有益效果如下：
建立石膏的强度需求，并依据石膏的生产工艺，建立工厂的理论加工工艺数据集，理论加工工艺数据集为当前工厂的制备工艺数据，依据理论加工工艺数据集进行工艺优化分析，建立各个工艺优化成本与强度的映射集，基于理论加工工艺数据集进行加工强度拟合，并基于拟合结果和强度需求生成优化强度空间，其中，优化强度空间还包括误差补偿，以理论加工工艺数据集作为初始值，以优化强度空间作为目标寻优空间，基于映射集进行工艺的成本寻优，生成N组寻优结果，对N组寻优结果进行执行稳态评价，完成寻优筛选，根据寻优筛选执行石膏的制备工艺优化。由此通过对石膏生产工艺进行石膏强度和工艺参数的优化，达到提升石膏生产质量的同时，降低工艺优化成本的技术效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的基于不同强度高强石膏的制备工艺优化方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的基于不同强度高强石膏的制备工艺优化系统的结构示意图。
附图标记说明：理论数据集建立模块11，工艺优化分析模块12，优化强度空间生成模块13，工艺成本寻优模块14，寻优筛选模块15，工艺优化执行模块16。
具体实施方式
为了使得本发明的目的、技术方案和优点更为明显，下面将参照附图详细描述本发明的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是本发明的全部实施例，应理解，本发明不受这里描述的示例实施例的限制。
说明书中使用的术语用于描述实施例，而不是限制本发明。如在说明书中所使用的，单数术语“一”“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文另有清楚指示。当在说明书中使用时，术语“包括”和/或“包含”指定了步骤、操作、元件和/或组件的存在，但是不排除一个或多个其他步骤、操作、元件、组件和/或其组的存在或添加。
除非另有定义，本说明书中使用的所有术语(包括技术和科学术语)应具有与本发明所属领域的技术人员通常理解的相同含义。术语，如常用词典中定义的术语，不应以理想化或过于正式的意义来解释，除非在此明确定义。在整个说明书中，相同的附图标记表示相同的元件。
实施例一
图1为本发明实施例提供的基于不同强度高强石膏的制备工艺优化方法图，所述方法包括：
建立石膏的强度需求，并依据石膏的生产工艺，建立工厂的理论加工工艺数据集，所述理论加工工艺数据集为当前工厂的制备工艺数据；
石膏强度一般是指抗折强度、抗压强度、拉伸粘接强度，强度需求则是指待进行制备的石膏需求的强度，具体需要根据石膏的应用场景确定，应用场景不同的石膏对应的强度需求不同，比如，底层抹灰石膏的抗折强度应≥2.0MPa，小块体保温抹灰的石膏抗压强度应≥4.0MPa，块体保温抹灰的石膏抗压强度应≥1.5MPa，也就是说，石膏的强度需求是在生产之前预先确定好的，具体可由工作人员通过用户端将其上传。石膏的生产工艺是指工厂目前生产石膏所使用的工艺，比如煅烧工艺、水花工艺等，所述理论加工工艺数据集为当前工厂制备石膏时的不同的工艺流程对应的制备工艺数据，比如煅烧时的温度、水化使得石膏粒径、搅拌速度等工艺数据，也就是说，石膏的生产工艺和所述理论加工工艺数据集均是指工厂当前生产石膏的数据，因此可由工厂的工作人员通过用户端直接上传。
依据所述理论加工工艺数据集进行工艺优化分析，建立各个工艺优化成本与强度的映射集；
依据所述理论加工工艺数据集进行工艺优化分析，具体来说，对石膏的生产工艺中的每一个工艺流程包含的每一个工艺参数进行优化，比如对煅烧时的煅烧温度、水化时的石膏粒径、搅拌速度等分别进行优化，示例性的，保持其他工艺参数不变，对煅烧温度进行优化，具体地，从生产石膏的工厂中调取历史煅烧温度和历史石膏强度检测数据，根据历史煅烧温度和历史石膏强度检测数据建立石膏强度随煅烧温度的变化关系，进而获取所述理论加工工艺数据集中的理论煅烧温度，以提高石膏强度为目标，根据变化关系对理论煅烧温度进行更改优化，比如将煅烧温度上调5℃等，并根据变化关系提取对应更改优化后的石膏强度，那么，对煅烧温度进行更改后，势必会增加工艺成本，比如煅烧时使用的能源（煤炭等）会增加，结合历史经验中不同的煅烧温度消耗的能源成本，对比更改优化后的煅烧温度，匹配获取对应的成本，建立成本与更改优化后的煅烧温度的映射关系作为煅烧温度与强度的映射数据，以此类推，继续获取其他工艺参数、强度和成本的映射数据，组成各个工艺优化成本与强度的映射集。
基于所述理论加工工艺数据集进行加工强度拟合，并基于拟合结果和强度需求生成优化强度空间，其中，所述优化强度空间还包括误差补偿；
基于所述理论加工工艺数据集进行加工强度拟合，简单理解，就是假设以所述理论加工工艺数据集作为石膏制备时的工艺控制参数，预测制备出的石膏的强度作为拟合结果，优选的，可以获取与所述理论加工工艺数据集相同的历史工艺数据集对应的石膏制备记录，从中提取出对应的石膏强度检测结果作为拟合结果。基于拟合结果和强度需求生成优化强度空间，简单来说，以强度需求和拟合结果的差值作为优化强度空间，其中，所述优化强度空间还包括误差补偿，因为实际石膏制备的过程中，操作时容易出现误差，比如某个参数没有调整准确或者环境影响等，需要搞出一个容错空间对优化强度空间进行补偿，比如将强度需求和拟合结果的差值上下调整0.1%，以此作为误差补偿，将已调整后的结果作为优化强度空间。
以所述理论加工工艺数据集作为初始值，以所述优化强度空间作为目标寻优空间，基于所述映射集进行工艺的成本寻优，生成N组寻优结果；
以所述理论加工工艺数据集作为初始值，以所述优化强度空间作为目标寻优空间，对不同工艺流程的工艺参数进行调整，就是使得石膏的强度在优化强度空间逐步提升，同时基于所述映射集进行工艺的成本寻优，即从映射集中提取优化后的工艺参数对应增加的成本，生成N组寻优结果，N为大于1的整数，每组寻优结果均包括寻优后的工艺参数和对应增加的工艺成本。
在一个优选实施例中，还包括：
将所述映射集中的工艺参数作为优化特征，执行寻优如下：随机选择所述优化特征中的第一特征，将理论加工工艺数据集作为初始数据，并依据所述映射集在预定搜索步长内执行最佳成本比的控制寻优，生成第一控制寻优结果；将第一特征添加至禁忌列表，并随机选择非禁忌列表的第二特征，执行预定搜索步长内的最佳成本比控制寻优，生成第二控制寻优结果；迭代控制寻优，直至全部特征均执行寻优完成，第一轮寻优结束；设置保留空间，依据所述保留空间对所述第一轮寻优结果保留筛选，基于保留筛选结果完成成本寻优。
将所述映射集中的工艺参数作为优化特征，执行寻优如下：
随机选择所述优化特征中的第一特征，第一特征泛指所述映射集中的任意一个类型的工艺参数，比如煅烧温度、水化使得搅拌速的等，将理论加工工艺数据集作为初始数据，并依据所述映射集在预定搜索步长内执行最佳成本比的控制寻优，最佳成本比是指优化后的石膏强度与成本均达到最佳的情况，预定搜索步长是指对工艺成本的单次增加步长，其只是初始的搜索步长，随着寻优次数的迭代，会进行动态调整，因此可由本领域技术人员结合历史经验自行设定，即每次将成本调整一定的范围，获取该范围内的工艺参数作为第一控制寻优结果。将第一特征添加至禁忌列表，即作为一个寻优结果，并随机选择非禁忌列表的第二特征，就是说，禁忌列表由寻优获得的控制寻优结果组成，非禁忌列表中包含除去第一特征以外的其他特征，比如，如果第一特征是煅烧温度，对其优化后将优化后的第一控制寻优结果加入禁忌列表，那么除去煅烧温度以外的其他特征，比如水化时的搅拌速度等组成非禁忌列表，从中选取任意一个特征作为第二特征，按照相同的方法，执行预定搜索步长内的最佳成本比控制寻优，即保持其他特征对应的工艺参数不变，只对第二特征对应的工艺参数按照预定搜索步长调整成本，每次将成本调整一定的范围，获取该范围内的工艺参数作为第二控制寻优结果。以此类推，将所有优化特征依次进行迭代控制寻优，直至全部特征均执行寻优完成，第一轮寻优结束，得到了多个特征对应的多个控制寻优结果组成第一轮寻优结果。
进一步设置保留空间，所述保留空间是指对控制寻优结果中的参数的约束条件，简单来说，第一轮寻优获得的控制寻优结果中的参数可能较多，会导致下一轮寻优时的初始数据过多，影响寻优效率，因此，可对成本进行范围限制，可由工作人员根据实际需求确定成本约束范围作为保留空间，只选择成本在保留空间内的控制寻优结果作为保留筛选结果，将成本不处于保留空间内的控制寻优结果从第一轮寻优结果删除，基于保留筛选结果完成成本寻优。实现石膏制备工艺的成本寻优，在提升石膏强度的同时，降低工艺优化成本。
在一个优选实施例中，还包括：
将所述保留筛选结果作为更新初始数据，将全部禁忌列表特征释放，执行第二轮迭代寻优；当任意轮次迭代结果满足所述优化强度空间，则迭代结束，并将其记录为一组寻优结果；调整预定搜索步长，重新执行成本寻优；基于全部寻优结果构建N组寻优结果。
将所述保留筛选结果作为更新初始数据，将全部禁忌列表特征释放，执行第二轮迭代寻优，就是以保留筛选结果中优化后的工艺参数作为初始数据，对这些数据按照优化特征分别再次进行寻优，即分别对煅烧温度、水化的搅拌速度、石膏粒径等工艺参数进行再次寻优，寻优过程与第一轮寻优完全相同。当任意轮次迭代结果满足所述优化强度空间，即优化后的工艺参数对应的石膏强度在优化强度空间范围内，则迭代结束，并将满足所述优化强度空间的优化后的工艺参数作为一组寻优结果，一组寻优结果包括多个不同优化特征对应的工艺参数优化结果，比如煅烧温度、搅拌速度等。进一步调整预定搜索步长，具体可根据实际情况确定调整幅度，比如，如果初始设置的预定搜索步长较大，且一组寻优结果中寻优后的石膏强度较大，则可以将预定搜索步长调小，反之可以调大，然后重新执行成本寻优，防止一组寻优结果陷入局部最优，提升寻优的准确性，以此类推，多次对预定搜索步长进行调整，获得全部寻优结果组成N组寻优结果。
在一个优选实施例中，还包括：
通过所述映射集进行优化特征的优化评价，判断优化特征是否存在冲破区域，所述冲破区域为成本比相对于初始数据满足预设阈值的区域；若存在所述冲破区域，则依据所述冲破区域的区域位置生成步长约束；通过所述步长约束设置预定搜索步长。
设置预定搜索步长的过程还包括：通过所述映射集进行优化特征的优化评价，简单来说，映射集中包括不同优化特征对应的工艺参数、石膏强度和成本的映射数据，就是说，随着对优化特征中某一特征的工艺参数进行不断优化，其石膏强度和工艺成本也会发生变化，且这种变化不一定是完全的上升或下降，以工艺参数作为横坐标，然后以工艺成本和石膏强度作为纵坐标，就是判断是否存在石膏强度和工艺成本均满足预设阈值的区域，预设阈值由本领域技术人员自行设定，成本比反映的是优化后的石膏强度和工艺成本的平衡关系，因此要保证石膏强度和工艺成本均在预定阈值内，预定阈值大于初始数据对应的石膏强度和成本，就将对应的工艺参数范围作为冲破区域，就是说，冲破区域内的工艺参数对应的石膏强度呈上升趋势，且工艺成本在预设阈值内，但是其可能只是局部寻优结果，在冲破区域以外的工艺参数对应的石膏强度可能会先下降后又上升达到更优的强度，且成本更低，因此可识别获取石膏强度连续上升的工艺参数范围作为冲破区域，由此，即可判断优化特征是否存在冲破区域，所述冲破区域为成本比相对于初始数据满足预设阈值的区域。若存在所述冲破区域，则依据所述冲破区域的区域位置生成步长约束，所述冲破区域的区域位置可以理解为工艺参数的范围，基于此，以跨越工艺参数的范围作为步长约束，通过所述步长约束设置预定搜索步长，就是保证按照预定搜索步长进行迭代寻优时，保证获得的新的工艺参数在冲破区域的范围以外，从而避免陷入局部最优，提升寻优效果。
在一个优选实施例中，还包括：
对所述映射集中的优化特征进行特征关联评价，并依据特征关联评价结果生成同步因子，其中，所述同步因子包括正向因子和负向因子；依据所述同步因子进行轮次寻优过程的同步影响补偿，根据补偿结果完成保留筛选。
对所述映射集中的优化特征进行特征关联评价，就是说，不同类型的工艺参数对石膏强度的影响不同的，比如煅烧温度升高5℃，可以使得石膏的抗压能力增加10MPa，水化时的搅拌速度增加50转/分钟，也可以使得石膏的抗压能力增加10MPa，但是同时将煅烧温度升高5℃、搅拌速度增加50转/分钟，会产生增益作用，石膏的抗压能力可能只增加15MPa，就是负向因子，如果石膏的抗压能力可能增加20MPa以上，即为正向因子。就是说，不同的优化特征对石膏强度的影响并不是完全叠加，基于此，采集获取历史石膏制备记录，历史石膏制备记录包括制备时的工艺参数和对应的石膏强度，由此，基于历史石膏制备记录，获取不同优化特征组合后对石膏强度的影响程度作为特征关联评价结果，其可能会使得石膏强度出现叠加效应，根据叠加程度确定同步因子，如果所有优化特征组合后对石膏强度的叠加影响程度大于等于各个优化特征对石膏强度的影响程度之和，将叠加影响程度作为正向因子，反之则作为负向因子，正向因子和负向因子组成同步因子。进而依据所述同步因子进行轮次寻优过程的同步影响补偿，简单来说，轮次寻优过程中是对每一个优化特征进行寻优，但是不同优化特征对应的工艺参数组合后，会对寻优效果产生影响，需要按照同步因子中所有优化特征组合后对石膏强度的叠加影响程度对每一个优化特征进行补偿，比如如果是负向因子，需要适当调大优化特征对应的工艺参数，弥补负向叠加影响，得到调整后的优化特征对应的工艺参数作为补偿结果，进而根据补偿结果完成保留筛选，由此通过进行优化特征的关联影响分析，提升寻优准确度，从而提升石膏制备工艺的优化效果。
对N组寻优结果进行执行稳态评价，完成寻优筛选；
对N组寻优结果进行执行稳态评价，简单来说，就是对N组寻优结果中的工艺参数进行石膏制备测试，获得对应的石膏强度测试结果，可计算石膏强度测试结果的方差作为稳态评价结果，从而选择方差最小的工艺参数作为寻优筛选的结果，从而保证按照其中的工艺参数制备出的石膏的强度的变化处于稳定范围内，提升石膏的制备质量。
在一个优选实施例中，还包括：
基于所述寻优筛选执行石膏的制备测试，获得制备测试结果；获得所述制备测试结果的稳定中值和稳定系数；通过所述稳定中值和稳定系数生成反馈数据；依据所述反馈数据进行成本寻优的寻优优化。
具体地，基于所述寻优筛选执行石膏的制备测试，就是按照获得的寻优筛选中的工艺参数进行石膏的试生产，并对生产出的石膏样品进行强度检测，以强度检测结果作为制备测试结果。进一步计算获得所述制备测试结果的稳定中值和稳定系数，稳定中值是指所述制备测试结果中的石膏强度的中位数，稳定系数可以是所述制备测试结果中的石膏强度的方差。进一步通过所述稳定中值和稳定系数生成反馈数据，具体来说，首先判断所述稳定中值是否满足强度需求，将判断结果添加至反馈数据，然后判断稳定系数是否在预期稳定阈值范围内，将判断结果也添加至反馈数据，进而依据所述反馈数据进行成本寻优的寻优优化，具体来说，如果所述稳定中值不满足强度需求，说明优化效果不佳，可以继续重复前述进行成本寻优的步骤，从而提升寻优精度和准确性。
在一个优选实施例中，还包括：
根据寻优筛选建立强度需求的映射参考；当进行新增强度需求的工艺优化时，通过新增强度需求进行映射参考的相似匹配，获得相似匹配结果；通过所述相似匹配结果进行成本寻优参考。
根据寻优筛选建立强度需求的映射参考，映射参考即为不同的强度需求对应的优化后的工艺参数，就是每一次按照强度需求进行工艺优化时，将强度需求与优化后的工艺参数存储，每一次优化时的强度需求可能不同。当进行新增强度需求的工艺优化时，即实际生产中需要对强度需求进行调整时，通过新增强度需求进行映射参考的相似匹配，其中，新增强度需求需根据实际情况确定，就是比较新增强度需求和映射参考中的强度需求的相似程度，获得相似度最高的强度需求作为相似匹配结果，通过所述相似匹配结果对应的工艺参数，按照相似程度对该工艺参数进行相似程度范围内的调整优化，以此进行成本寻优参考，可以有效提高寻优效率。
基于上述分析可知，本发明提供的一个或多个技术方案，可达到的有益效果如下：
建立石膏的强度需求，并依据石膏的生产工艺，建立工厂的理论加工工艺数据集，理论加工工艺数据集为当前工厂的制备工艺数据，依据理论加工工艺数据集进行工艺优化分析，建立各个工艺优化成本与强度的映射集，基于理论加工工艺数据集进行加工强度拟合，并基于拟合结果和强度需求生成优化强度空间，其中，优化强度空间还包括误差补偿，以理论加工工艺数据集作为初始值，以优化强度空间作为目标寻优空间，基于映射集进行工艺的成本寻优，生成N组寻优结果，对N组寻优结果进行执行稳态评价，完成寻优筛选，根据寻优筛选执行石膏的制备工艺优化。由此通过对石膏生产工艺进行石膏强度和工艺参数的优化，达到提升石膏生产质量的同时，降低工艺优化成本的技术效果。
实施例二
基于与前述实施例中基于不同强度高强石膏的制备工艺优化方法同样的发明构思，如图2所示，本发明还提供了基于不同强度高强石膏的制备工艺优化系统，所述系统包括：
理论数据集建立模块11，所述理论数据集建立模块11用于建立石膏的强度需求，并依据石膏的生产工艺，建立工厂的理论加工工艺数据集，所述理论加工工艺数据集为当前工厂的制备工艺数据；
工艺优化分析模块12，所述工艺优化分析模块12用于依据所述理论加工工艺数据集进行工艺优化分析，建立各个工艺优化成本与强度的映射集；
优化强度空间生成模块13，所述优化强度空间生成模块13用于基于所述理论加工工艺数据集进行加工强度拟合，并基于拟合结果和强度需求生成优化强度空间，其中，所述优化强度空间还包括误差补偿；
工艺成本寻优模块14，所述工艺成本寻优模块14用于以所述理论加工工艺数据集作为初始值，以所述优化强度空间作为目标寻优空间，基于所述映射集进行工艺的成本寻优，生成N组寻优结果；
寻优筛选模块15，所述寻优筛选模块15用于对N组寻优结果进行执行稳态评价，完成寻优筛选；
工艺优化执行模块16，所述工艺优化执行模块16用于根据所述寻优筛选执行石膏的制备工艺优化。
进一步而言，所述工艺成本寻优模块14还用于：
将所述映射集中的工艺参数作为优化特征，执行寻优如下：
随机选择所述优化特征中的第一特征，将理论加工工艺数据集作为初始数据，并依据所述映射集在预定搜索步长内执行最佳成本比的控制寻优，生成第一控制寻优结果；
将第一特征添加至禁忌列表，并随机选择非禁忌列表的第二特征，执行预定搜索步长内的最佳成本比控制寻优，生成第二控制寻优结果；
迭代控制寻优，直至全部特征均执行寻优完成，第一轮寻优结束；
设置保留空间，依据所述保留空间对所述第一轮寻优结果保留筛选，基于保留筛选结果完成成本寻优。
进一步而言，所述工艺成本寻优模块14还用于：
将所述保留筛选结果作为更新初始数据，将全部禁忌列表特征释放，执行第二轮迭代寻优；
当任意轮次迭代结果满足所述优化强度空间，则迭代结束，并将其记录为一组寻优结果；
调整预定搜索步长，重新执行成本寻优；
基于全部寻优结果构建N组寻优结果。
进一步而言，所述工艺成本寻优模块14还用于：
通过所述映射集进行优化特征的优化评价，判断优化特征是否存在冲破区域，所述冲破区域为成本比相对于初始数据满足预设阈值的区域；
若存在所述冲破区域，则依据所述冲破区域的区域位置生成步长约束；
通过所述步长约束设置预定搜索步长。
进一步而言，所述工艺成本寻优模块14还用于：
对所述映射集中的优化特征进行特征关联评价，并依据特征关联评价结果生成同步因子，其中，所述同步因子包括正向因子和负向因子；
依据所述同步因子进行轮次寻优过程的同步影响补偿，根据补偿结果完成保留筛选。
进一步而言，所述系统还包括寻优优化模块，所述寻优优化模块用于：
基于所述寻优筛选执行石膏的制备测试，获得制备测试结果；
获得所述制备测试结果的稳定中值和稳定系数；
通过所述稳定中值和稳定系数生成反馈数据；
依据所述反馈数据进行成本寻优的寻优优化。
进一步而言，所述系统还包括成本寻优参考模块，所述成本寻优参考模块用于：
根据寻优筛选建立强度需求的映射参考；
当进行新增强度需求的工艺优化时，通过新增强度需求进行映射参考的相似匹配，获得相似匹配结果；
通过所述相似匹配结果进行成本寻优参考。
前述实施例一中的基于不同强度高强石膏的制备工艺优化方法具体实例同样适用于本实施例的基于不同强度高强石膏的制备工艺优化系统，通过前述对基于不同强度高强石膏的制备工艺优化方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚地知道本实施例中基于不同强度高强石膏的制备工艺优化系统，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤，只要能够实现本发明公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (8)
1.基于不同强度高强石膏的制备工艺优化方法，其特征在于，所述方法包括：
建立石膏的强度需求，并依据石膏的生产工艺，建立工厂的理论加工工艺数据集，所述理论加工工艺数据集为当前工厂的制备工艺数据；
依据所述理论加工工艺数据集进行工艺优化分析，建立各个工艺优化成本与强度的映射集；
基于所述理论加工工艺数据集进行加工强度拟合，并基于拟合结果和强度需求生成优化强度空间，其中，以所述理论加工工艺数据集作为石膏制备时的工艺控制参数，预测制备出的石膏的强度作为拟合结果，以强度需求和拟合结果的差值作为优化强度空间，所述优化强度空间还包括误差补偿；
以所述理论加工工艺数据集作为初始值，以所述优化强度空间作为目标寻优空间，基于所述映射集进行工艺的成本寻优，生成N组寻优结果；
对N组寻优结果进行执行稳态评价，完成寻优筛选；
根据所述寻优筛选执行石膏的制备工艺优化。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述映射集中的工艺参数作为优化特征，执行寻优如下：
随机选择所述优化特征中的第一特征，将理论加工工艺数据集作为初始数据，并依据所述映射集在预定搜索步长内执行最佳成本比的控制寻优，生成第一控制寻优结果；
将第一特征添加至禁忌列表，并随机选择非禁忌列表的第二特征，执行预定搜索步长内的最佳成本比控制寻优，生成第二控制寻优结果；
迭代控制寻优，直至全部特征均执行寻优完成，第一轮寻优结束；
设置保留空间，依据所述保留空间对所述第一轮寻优结果保留筛选，基于保留筛选结果完成成本寻优。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述保留筛选结果作为更新初始数据，将全部禁忌列表特征释放，执行第二轮迭代寻优；
当任意轮次迭代结果满足所述优化强度空间，则迭代结束，并将其记录为一组寻优结果；
调整预定搜索步长，重新执行成本寻优；
基于全部寻优结果构建N组寻优结果。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
通过所述映射集进行优化特征的优化评价，判断优化特征是否存在冲破区域，所述冲破区域为成本比相对于初始数据满足预设阈值的区域；
若存在所述冲破区域，则依据所述冲破区域的区域位置生成步长约束；
通过所述步长约束设置预定搜索步长。
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对所述映射集中的优化特征进行特征关联评价，并依据特征关联评价结果生成同步因子，其中，所述同步因子包括正向因子和负向因子；
依据所述同步因子进行轮次寻优过程的同步影响补偿，根据补偿结果完成保留筛选。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述寻优筛选执行石膏的制备测试，获得制备测试结果；
获得所述制备测试结果的稳定中值和稳定系数；
通过所述稳定中值和稳定系数生成反馈数据；
依据所述反馈数据进行成本寻优的寻优优化。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据寻优筛选建立强度需求的映射参考；
当进行新增强度需求的工艺优化时，通过新增强度需求进行映射参考的相似匹配，获得相似匹配结果；
通过所述相似匹配结果进行成本寻优参考。
8.基于不同强度高强石膏的制备工艺优化系统，其特征在于，用于执行权利要求1至7任意一项所述方法的步骤，所述系统包括：
理论数据集建立模块，所述理论数据集建立模块用于建立石膏的强度需求，并依据石膏的生产工艺，建立工厂的理论加工工艺数据集，所述理论加工工艺数据集为当前工厂的制备工艺数据；
工艺优化分析模块，所述工艺优化分析模块用于依据所述理论加工工艺数据集进行工艺优化分析，建立各个工艺优化成本与强度的映射集；
优化强度空间生成模块，所述优化强度空间生成模块用于基于所述理论加工工艺数据集进行加工强度拟合，并基于拟合结果和强度需求生成优化强度空间，其中，所述优化强度空间生成模块用于基于所述理论加工工艺数据集作为石膏制备时的工艺控制参数，预测制备出的石膏的强度作为拟合结果，以强度需求和拟合结果的差值作为优化强度空间，所述优化强度空间还包括误差补偿；
工艺成本寻优模块，所述工艺成本寻优模块用于以所述理论加工工艺数据集作为初始值，以所述优化强度空间作为目标寻优空间，基于所述映射集进行工艺的成本寻优，生成N组寻优结果；
寻优筛选模块，所述寻优筛选模块用于对N组寻优结果进行执行稳态评价，完成寻优筛选；
工艺优化执行模块，所述工艺优化执行模块用于根据所述寻优筛选执行石膏的制备工艺优化。
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