基于机器学习的无缝内螺纹铜管制造工艺确定方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及铜管制造的技术领域，特别是涉及一种基于机器学习的无缝内螺纹铜管制造工艺确定方法，其提高工艺确定的效率，并降低人为因素的影响；方法包括：采集无缝内螺纹铜管的多种制造工艺数据，并根据无缝内螺纹铜管的成品性能对多种制造工艺数据进行特征标注，生成铜管性能特征集合；对铜管性能特征集合进行聚类分析，生成多个制造工艺分类集合，每个制造工艺分类集合包含相似的铜管性能特征；遍历各个制造工艺分类集合，生成对应制造工艺的成本列表；获取需要设计生产铜管的成品性能要求和生产成本要求；根据成品性能要求匹配相对应的制造工艺分类集合

【技术实现步骤摘要】
基于机器学习的无缝内螺纹铜管制造工艺确定方法及系统


[0001]本专利技术涉及铜管制造的
，特别是涉及一种基于机器学习的无缝内螺纹铜管制造工艺确定方法及系统
。

技术介绍

[0002]无缝内螺纹铜管在各种工业领域和应用中广泛使用，由于铜的良好导热性
、
耐腐蚀性和可塑性，以及内螺纹结构的优势，无缝内螺纹铜管常用于液体或气体的输送
、
供暖
、
空调
、
制冷系统
、
石油化工
、
食品加工等领域；它们被广泛应用于建筑
、
航空航天
、
汽车工业和电子产业等领域
。
[0003]现有的无缝内螺纹铜管在生产制造过程中，铜管的制造工艺需要有经验的师傅根据成品性能要求和成本要求进行制定，由于设计师的认知有所差异有可能会造成相同要求的无缝内螺纹铜管制造工艺不同，没有统一的制造工艺确认方法
。

技术实现思路

[0004]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种提高工艺确定的效率，并降低人为因素的影响的基于机器学习的无缝内螺纹铜管制造工艺确定方法
。
[0005]第一方面，本专利技术提供了基于机器学习的无缝内螺纹铜管制造工艺确定方法，所述方法包括：采集无缝内螺纹铜管的多种制造工艺数据；根据无缝内螺纹铜管的成品性能对多种制造工艺数据进行特征标注，生成铜管性能特征集合；对铜管性能特征集合进行聚类分析，生成多个制造工艺分类集合，每个制造工艺分类集合包含相似的铜管性能特征；遍历各个制造工艺分类集合，生成对应制造工艺的成本列表；获取需要设计生产铜管的成品性能要求和生产成本要求；根据成品性能要求匹配相对应的制造工艺分类集合；判断匹配的制造工艺分类集合中每种制造工艺的成本是否满足生产成本要求，将满足生产成本要求的多种制造工艺按成本进行排序，生成制造工艺成本排序列表；根据制造工艺成本排序列表，确定其中预设位次所对应的制造工艺为本铜管的制造工艺
。
[0006]另一方面，本申请还提供了基于机器学习的无缝内螺纹铜管制造工艺确定系统，所述系统包括：数据采集模块，用于采集无缝内螺纹铜管的多种制造工艺数据，并发送；特征标注模块，用于接收多种制造工艺数据，并根据无缝内螺纹铜管的成品性能对多种制造工艺数据进行特征标注，生成铜管性能特征集合，并发送；聚类分析模块，用于接收铜管性能特征集合，并对铜管性能特征集合进行聚类分析，生成多个制造工艺分类集合，并发送；
成本计算模块，用于接收多个制造工艺分类集合，并遍历各个制造工艺分类集合，生成对应制造工艺的成本列表，并发送；需求匹配模块，用于获取需要设计生产铜管的成品性能要求和生产成本要求，并根据成品性能要求匹配相对应的制造工艺分类集合，并发送；成本排序模块，用于接收制造工艺的成本列表和需求匹配模块发送的制造工艺分类集合，同时判断匹配的制造工艺分类集合中每种制造工艺的成本是否满足生产成本要求，将满足生产成本要求的多种制造工艺按成本进行排序，生成制造工艺成本排序列表，并发送；制造工艺确定模块，用于接收制造工艺成本排序列表，并根据制造工艺成本排序列表，确定其中预设位次所对应的制造工艺为本铜管的制造工艺
。
[0007]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
。
[0008]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
。
[0009]进一步地，所述将满足生产成本要求的多种制造工艺按成本进行排序的过程中，将每种制造工艺的成本与预设的设备相关系数进行计算，并按计算结果进行排序，生成制造工艺成本排序列表
。
[0010]进一步地，所述设备相关系数与制造工艺所应用到的生产设备的产能利用率和生产设备的效率有关；所述设备相关系数计算方式包括：
n = w1*q2+ w2*p2+ k*log
a
t
其中，
n
为设备相关系数，
q
为生产设备的产能利用率，
p
为生产设备的效率，
w1为产能利用率的权重，
w2为生产设备效率的权重
, k
为稳定性系数，
t
为设备使用总时长，
a
的取值范围为0到
1。
[0011]进一步地，所述根据无缝内螺纹铜管的成品性能对多种制造工艺数据进行特征标注，包括以下方法：收集利用多种制造工艺生产的铜管的成品性能数据；将铜管的成品性能转换成性能标签向量，性能标签向量的每个元素代表一个特定的成品性能指标；将制造工艺转换成制造工艺标签向量，制造工艺标签向量的每个元素代表一个特定的加工方法；将制造工艺标签向量和对应的成品性能标签向量组合起来，形成一个样本的标注数据；依次处理所有的制造工艺，得到铜管性能特征集合
。
[0012]进一步地，其中成品性能指标包括抗拉强度
、
抗压强度
、
延展性
、
耐腐蚀性和密封性
。
[0013]进一步地，其中加工方法包括热处理工艺
、
表面处理工艺和成型工艺
。
[0014]进一步地，采用决策树模型作为核心处理模型来实现无缝内螺纹铜管制造工艺确
定，包括以下方法：采集无缝内螺纹铜管的多种制造工艺数据，并根据铜管的成品性能对这些数据进行特征标注，组成数据集；对数据进行预处理和特征工程，确保数据适用于决策树模型的训练；将数据集划分为训练集和测试集；使用训练集训练决策树模型；使用测试集评估训练好的决策树模型的性能；利用经过训练和评估的决策树模型，根据铜管的成品性能要求，预测最适合的制造工艺分类集合；针对匹配的制造工艺分类集合，判断每种制造工艺的成本是否满足生产成本要求，对满足生产成本要求的多种制造工艺进行成本排序，生成制造工艺成本排序列表；根据制造工艺成本排序列表，确定其中预设位次所对应的制造工艺为铜管的制造工艺
。
[0015]与现有技术相比本专利技术的有益效果为：通过采集大量无缝内螺纹铜管的制造工艺数据和铜管的成品性能数据，并对其进行特征标注和聚类分析，能够从数据中发现潜在的规律和模式；实现无缝内螺纹铜管的制造工艺自动确定，减少对有经验的师傅的依赖；提高工艺确定的效率，并降低人为因素的影响，避免设计师认知差异导致不同工艺，确保相同要求的无缝内螺纹铜管具有一致的制造工艺
。
附图说明
[0016]图1是无缝内螺纹铜管制造工艺确定方法的流程图；图2是对制造工艺数据进行特征标注的流本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于机器学习的无缝内螺纹铜管制造工艺确定方法，其特征在于，所述方法包括：采集无缝内螺纹铜管的多种制造工艺数据；根据无缝内螺纹铜管的成品性能对多种制造工艺数据进行特征标注，生成铜管性能特征集合；对铜管性能特征集合进行聚类分析，生成多个制造工艺分类集合，每个制造工艺分类集合包含相似的铜管性能特征；遍历各个制造工艺分类集合，生成对应制造工艺的成本列表；获取需要设计生产铜管的成品性能要求和生产成本要求；根据成品性能要求匹配相对应的制造工艺分类集合；判断匹配的制造工艺分类集合中每种制造工艺的成本是否满足生产成本要求，将满足生产成本要求的多种制造工艺按成本进行排序，生成制造工艺成本排序列表；根据制造工艺成本排序列表，确定其中预设位次所对应的制造工艺为本铜管的制造工艺
。2.
如权利要求1所述的基于机器学习的无缝内螺纹铜管制造工艺确定方法，其特征在于，所述将满足生产成本要求的多种制造工艺按成本进行排序的过程中，将每种制造工艺的成本与预设的设备相关系数进行计算，并按计算结果进行排序，生成制造工艺成本排序列表
。3.
如权利要求2所述的基于机器学习的无缝内螺纹铜管制造工艺确定方法，其特征在于，所述设备相关系数与制造工艺所应用到的生产设备的产能利用率和生产设备的效率有关；所述设备相关系数计算方式包括：
n = w1*q
2 + w2*p
2 + k*log
a
t
其中，
n
为设备相关系数，
q
为生产设备的产能利用率，
p
为生产设备的效率，
w1为产能利用率的权重，
w2为生产设备效率的权重
, k
为稳定性系数，
t
为设备使用总时长，
a
的取值范围为0到
1。4.
如权利要求1所述的基于机器学习的无缝内螺纹铜管制造工艺确定方法，其特征在于，所述根据无缝内螺纹铜管的成品性能对多种制造工艺数据进行特征标注，包括以下方法：收集利用多种制造工艺生产的铜管的成品性能数据；将铜管的成品性能转换成性能标签向量，性能标签向量的每个元素代表一个特定的成品性能指标；将制造工艺转换成制造工艺标签向量，制造工艺标签向量的每个元素代表一个特定的加工方法；将制造工艺标签向量和对应的成品性能标签向量组合起来，形成一个样本的标注数据；依次处理所有的制造工艺，得到铜管性能特征集合
。5.
如权利要求4所述的基于机器学习的无缝内螺纹铜管制造工艺确定方法，其特征在于，其中成品性能指标包括抗拉强度
、
抗压强度
、
延展性
、
耐腐蚀性和密封性
。6.
如权利要求4所述的基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛会见，王辉，丁晓林，高世明，赵春笋，杨涛，吴金宝，
申请(专利权)人：常州润来科技有限公司，
类型：发明
国别省市：