本申请属于工业互联网技术领域，具体涉及一种注塑机工艺参数优化方法、装置、设备和存储介质；本申请提供的注塑机工艺参数优化方法，通过构建同类型的注塑机制品的设置参数与品质指标的第一关系模型；构建该类型的注塑机制品的设置参数与生产指标的第二关系模型；根据第一关系模型确定设置参数的约束条件；根据第二关系模型和约束条件，以设置参数为优化变量，构建基于生产指标的优化目标函数；根据约束条件和优化目标函数，按照遗传粒子群算法对所述设置参数进行优化，得到优化后的设置参数，以应用优化后的设置参数进行实际生产，既可以保证后续生产出的成品品质指标符合要求，还可以有效提升生产指标，实现了在降低生产成本的前提下提质增效。
【技术实现步骤摘要】
本申请属于工业互联网，具体涉及一种注塑机工艺参数优化方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
1、塑料制品具有质量轻、绝缘和耐腐蚀等优点，已广泛应用于航空航天、交运、通信、新能源和日常生活等多个领域。随着生产技术水平的进步和用户需求的增长，用户对于塑料制品的质量和供应量要求也在不断提升。如何在确保产品质量的同时提升产能，是注塑机制品生产者亟待解决的问题。
2、注塑机的工艺参数设定是影响注塑机制品的质量和生产效率的主要因素。目前注塑机制品生产的过程中，通常需要工作人员对注塑机的工艺参数进行手动设定，并基于实际生产中各指标的反馈对参数进行调整，以得到可以使产品满足设计及实际生产要求的优选工艺参数。
3、然而，这种方法不仅需要依靠工作人员大量的实践经验，在具体的参数调试过程中，也需要经历多次产品生产的全周期才可以获得准确的反馈信息，调试周期较长且调试成本较高。
技术实现思路
1、针对上述问题，本申请提供了一种注塑机工艺参数优化方法、装置、设备和存储介质。
2、第一方面，本申请提供一种注塑机工艺参数优化方法，所述方法包括：
3、构建同类型的注塑机制品的设置参数与品质指标的第一关系模型；
4、构建所述类型的注塑机制品的设置参数与生产指标的第二关系模型；
5、根据所述第一关系模型，确定所述设置参数的约束条件；
6、根据所述第二关系模型和所述约束条件，以所述设置参数为优化变量，构建基于所述生产指标的优化目标函数；</p>7、根据所述约束条件和所述优化目标函数，按照遗传粒子群算法对所述设置参数进行优化，得到优化后的设置参数。
8、可选的，所述第一关系模型为基于xgboost的质量预测模型，所述质量预测模型的输入值为生产所述类型的注塑机制品时注塑机的设置参数信息，所述质量预测模型的输出值为所述类型的注塑机制品的品质指标信息，所述设置参数的约束条件包括品质约束条件和参数上下限约束条件；
9、所述根据所述第一关系模型，确定所述设置参数的约束条件，包括：
10、获取所述第一关系模型对应的函数模型和所述类型的注塑机制品的不同品质指标的预设数值范围；
11、根据所述第一关系模型对应的函数模型和所述不同品质指标的预设数值范围，获取不同设置参数对应的目标取值范围，作为品质约束条件；
12、获取所述注塑机的不同设置参数的额定取值范围，作为设置参数上下限约束条件。
13、可选的，所述第二关系模型为基于xgboost的生产指标预测模型，所述生产指标预测模型的输入值为生产所述类型的注塑机制品时注塑机的设置参数信息，所述生产指标预测模型的输出值为所述类型的注塑机制品的生产指标信息；
14、根据所述第二关系模型和所述约束条件，以所述设置参数为优化变量，构建基于所述生产指标的优化目标函数，包括：
15、根据所述第一关系模型对应的函数模型和所述品质约束条件，确定不同的品质指标对应的罚函数；
16、获取所述第二关系模型对应的函数模型，并根据所述第二关系模型对应的函数模型和所述罚函数，构建所述优化目标函数；
17、其中，所述优化目标函数的自变量为生产所述类型的注塑机制品时注塑机的设置参数信息，所述优化目标函数是根据所述第二关系模型对应的函数模型和所述罚函数的加权和得到的。
18、可选的，所述根据所述约束条件和所述优化目标函数，按照遗传粒子群算法对所述设置参数进行优化，包括：
19、确定遗传算法的遗传种群规模、交叉率、变异率和最大进化代数，并生成初始化种群；
20、按照粒子群算法，确定遗传算法个体适应度：
21、根据所述遗传算法个体适应度计算每个个体的选择概率；
22、对当前种群进行选择、交叉和变异，获取新一代种群；
23、判断所述新一代种群是否满足所述遗传算法的终止条件；
24、若否，则继续按照遗传粒子群算法对所述新一代种群进行优化；
25、若是，则根据最优个体，获取当前的设置参数数值。
26、可选的，所述按照粒子群算法，确定遗传算法个体适应度，包括：
27、确定粒子群算法的粒子群规模和最大迭代次数，并随机初始化粒子群速度和位置；
28、根据所述目标优化函数，确定每个粒子的适应值；
29、根据所述每个粒子的适应值，获取每个粒子的自身最优值和当前群体的最优粒子，以使粒子群向适应值降低的方向收敛；
30、按照预设的粒子运动规则和遗传规则以及所述约束条件更新粒子的速度和位置；
31、判断更新后的粒子群是否满足所述粒子群算法的终止条件；
32、若否，则继续按照所述粒子群算法对所述更新后的粒子群进行优化；
33、若是，则将每个粒子的自身最优值作为所述每个个体的适应度。
34、可选的，所述设置参数包括射嘴温度、炮筒各段的加热温度、热流道温度、熔胶速度、冷却时间、各时段的保压压力或各时段的射胶速度中的至少一种，所述品质指标包括直边直径偏差和/或高度尺寸偏差，所述生产指标为生产一件所述注塑机制品所需的时长。
35、第二方面，本申请提供一种注塑机工艺参数优化装置，所述装置包括：
36、建模模块，用于构建同类型的注塑机制品的设置参数与品质指标的第一关系模型；构建所述类型的注塑机制品的设置参数与生产指标的第二关系模型；
37、运算模块，用于根据所述第一关系模型，确定所述设置参数的约束条件；根据所述第二关系模型和所述约束条件，以所述设置参数为优化变量，构建基于所述生产指标的优化目标函数；
38、寻优模块，用于根据所述约束条件和所述优化目标函数，按照遗传粒子群算法对所述设置参数进行优化，得到优化后的设置参数。
39、可选的，所述第一关系模型为基于xgboost的质量预测模型，所述质量预测模型的输入值为生产所述类型的注塑机制品时注塑机的设置参数信息，所述质量预测模型的输出值为所述类型的注塑机制品的品质指标信息，所述设置参数的约束条件包括品质约束条件和参数上下限约束条件；
40、所述运算模块，具体用于获取所述第一关系模型对应的函数模型和所述类型的注塑机制品的不同品质指标的预设数值范围；根据所述第一关系模型对应的函数模型和所述不同品质指标的预设数值范围，获取不同设置参数对应的目标取值范围，作为品质约束条件；获取所述注塑机的不同设置参数的额定取值范围，作为设置参数上下限约束条件。
41、第三方面，本申请提供一种注塑机工艺参数优化设备，包括：存储器和至少一个处理器；
42、所述存储器用于存储计算机程序；
43、所述至少一个处理器用于运行所述存储器中存储的计算机程序以实现如第一方面所述的方法。
44、第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序；
<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种注塑机工艺参数优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一关系模型为基于XGBoost的质量预测模型，所述质量预测模型的输入值为生产所述类型的注塑机制品时注塑机的设置参数信息，所述质量预测模型的输出值为所述类型的注塑机制品的品质指标信息，所述设置参数的约束条件包括品质约束条件和参数上下限约束条件；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二关系模型为基于XGBoost的生产指标预测模型，所述生产指标预测模型的输入值为生产所述类型的注塑机制品时注塑机的设置参数信息，所述生产指标预测模型的输出值为所述类型的注塑机制品的生产指标信息；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述约束条件和所述优化目标函数，按照遗传粒子群算法对所述设置参数进行优化，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述按照粒子群算法，确定遗传算法个体适应度，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设置参数包括射嘴温度、炮筒各段的加热温度、热流道温度、熔胶速度、冷却时间、各时段的保压压力或各时段的射胶速度中的至少一种，所述品质指标包括直边直径偏差和/或高度尺寸偏差，所述生产指标为生产一件所述注塑机制品所需的时长。
7.一种注塑机工艺参数优化装置，其特征在于，所述装置包括：
8.根据权利要求7所述的注塑机工艺参数优化装置，其特征在于，所述第一关系模型为基于XGBoost的质量预测模型，所述质量预测模型的输入值为生产所述类型的注塑机制品时注塑机的设置参数信息，所述质量预测模型的输出值为所述类型的注塑机制品的品质指标信息，所述设置参数的约束条件包括品质约束条件和参数上下限约束条件；
9.一种注塑机工艺参数优化设备，其特征在于，包括：存储器和至少一个处理器；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序；
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【技术特征摘要】
1.一种注塑机工艺参数优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一关系模型为基于xgboost的质量预测模型，所述质量预测模型的输入值为生产所述类型的注塑机制品时注塑机的设置参数信息，所述质量预测模型的输出值为所述类型的注塑机制品的品质指标信息，所述设置参数的约束条件包括品质约束条件和参数上下限约束条件；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二关系模型为基于xgboost的生产指标预测模型，所述生产指标预测模型的输入值为生产所述类型的注塑机制品时注塑机的设置参数信息，所述生产指标预测模型的输出值为所述类型的注塑机制品的生产指标信息；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述约束条件和所述优化目标函数，按照遗传粒子群算法对所述设置参数进行优化，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述按照粒子群算法，确定遗传算法个体...
【专利技术属性】
技术研发人员：盛国军，王琳，田庆泽，王超，赵弇锋，柳晓波，郑晓峰，王艺铭，关颖，姚彬，
申请(专利权)人：卡奥斯工业智能研究院青岛有限公司，
类型：发明
国别省市：
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