本发明专利技术公开了一种基于改进差分进化的BP神经网络密炼过程多目标优化方法，包括：S1、确定密炼过程所需优化的质量指标，并进行综合加权评分，得到综合加权评分值；S2、基于BP神经网络构建综合加权评分值与密炼过程工艺参数的非线性数学模型；S3、基于所述非线性数学模型，以密炼过程工艺参数为变量，以综合加权评分值最大化为目标建立优化模型；S4、采用改进差分进化算法求解所述优化模型，得到最优密炼过程工艺参数值，实现密炼过程工艺参数多目标优化。本发明专利技术不仅能够有效优化密炼过程，提高生产效率和效果，而且具有优良的稳定性和可靠性，对于改善现有密炼过程中的多目标优化问题具有显著作用。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于子午线轮胎加工，具体涉及一种基于改进差分进化的bp神经网络密炼过程多目标优化方法。
技术介绍
1、在轮胎生产过程中，密炼是第一道工序，也是至关重要的步骤。密炼工艺通常涉及将橡胶原料与各种添加剂混合，以形成轮胎胶料。这个过程中工艺参数以及设备状态等因素对最终轮胎产品的质量、性能和生产效率都有着重要的影响。
2、密炼过程中的参数设置，如辊距、辊速、混炼时间、温度等，对轮胎的性能、质量和生产效率具有直接影响。然而，传统的密炼优化方法通常基于经验和试错，难以实现高效率和优质轮胎的生产。
3、bp神经网络以其强大的非线性建模能力和适应性，被广泛应用于复杂系统的建模与优化。与此同时，差分进化算法作为一种全局优化方法，能够有效地搜索多个优化目标的最优解，在工程优化领域取得了广泛成功。
4、将差分进化算法与bp神经网络相结合，用于轮胎密炼过程的多目标优化，可提高产品质量，但如何利用神经网络的模型拟合能力和差分进化算法的全局搜索能力是一大难题。
技术实现思路
>1、本专利技术所要本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于改进差分进化的BP神经网络密炼过程多目标优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进差分进化的BP神经网络密炼过程多目标优化方法，其特征在于，所述S1确定的密炼过程所需优化的质量指标包括门尼粘度、炭黑分散度、定伸应力、拉伸强度、撕裂强度。
3.根据权利要求1所述的一种基于改进差分进化的BP神经网络密炼过程多目标优化方法，其特征在于，所述S1进行综合加权评分之前，先对质量指标值进行预处理，然后对预处理后的质量指标值进行加权求和，得到综合加权评分值，其中所述预处理包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于改进差分进化的BP神...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进差分进化的bp神经网络密炼过程多目标优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进差分进化的bp神经网络密炼过程多目标优化方法，其特征在于，所述s1确定的密炼过程所需优化的质量指标包括门尼粘度、炭黑分散度、定伸应力、拉伸强度、撕裂强度。
3.根据权利要求1所述的一种基于改进差分进化的bp神经网络密炼过程多目标优化方法，其特征在于，所述s1进行综合加权评分之前，先对质量指标值进行预处理，然后对预处理后的质量指标值进行加权求和，得到综合加权评分值，其中所述预处理包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于改进差分进化的bp神经网络密炼过程多目标优化方法，其特征在于，所述s2基于bp神经网络，将辊距、辊速、速比、辊筒温度、混炼时间五个工艺参数为输入，将综合加权评分值作为输出，构建综合加权评分值与密炼过程工艺参数的非线性数学模型f(x)，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于改进差分进化的bp神经网络密炼过程多目标优化方法，其特征在于，所述s3建立的优化模型为：
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【专利技术属性】
技术研发人员：何文敏，张宁涛，李俊，薄翠梅，
申请(专利权)人：南京工业大学，
类型：发明
国别省市：
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