基于深度学习的木质板材胶黏剂动态配比优化系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了基于深度学习的木质板材胶黏剂动态配比优化系统及方法，涉及木质板材加工技术领域。系统包含多维数据采集、融合预处理、多目标深度优化模型等模块，通过采集木材原料、胶黏剂性能等参数，构建特征张量并训练模型，结合卡尔曼滤波实现闭环反馈。针对无醛级、轻质超强等不同板材类型设适配子系统，利用注意力机制、迁移学习等AI算法及成本‑性能权衡模型，解决传统配比中环保与性能难平衡、多目标优化不足等问题。该系统提升产品质量，降低胶黏剂成本12％‑18％，提高生产效率30％以上，推动行业智能化绿色化转型。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及木质板材加工，具体是基于深度学习的木质板材胶黏剂动态配比优化系统及方法。

技术介绍

1、木质板材作为建筑、家具等行业的基础材料，其质量和环保性能直接影响终端产品的品质。传统木质板材生产过程中，胶黏剂配比主要依赖人工经验或简单的静态公式，难以适应木材原料特性波动、生产环境变化以及日益严格的环保要求。具体问题包括：

2、1、环保与性能平衡难题：无醛级板材生产中，既要满足极低甲醛释放量(如≤0.03mg/m3)，又要保证胶合强度(如≥1.0mpa)，传统配比方法难以实现两者的动态优化。

3、2、多目标协同优化挑战：轻质超强板材需平衡密度(0.55-0.75g/cm3)与静曲强度(≥30mpa)等指标；功能型板材(如防虫阻燃、负氧离子释放)需解决多种添加剂的协同效应建模问题。

4、3、成本控制与质量稳定性矛盾：胶黏剂成本占木质板材生产成本的20％-30％，传统方法无法实时应对原材料价格波动和供应链不确定性，导致生产成本高企或质量不稳定。

5、于是，有鉴于此，针对现有技术予以研究改良，提出了基于深度学习的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的木质板材胶黏剂动态配比优化系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的木质板材胶黏剂动态配比优化系统，其特征在于，所述多维数据采集模块包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的木质板材胶黏剂动态配比优化系统，其特征在于，所述多目标深度优化模型采用迁移学习架构，包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的木质板材胶黏剂动态配比优化系统，其特征在于，所述板材类型适配子系统集群中的无醛级木质板材生产优化子系统包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的木质板材胶黏剂动态配比优化系统...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的木质板材胶黏剂动态配比优化系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的木质板材胶黏剂动态配比优化系统，其特征在于，所述多维数据采集模块包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的木质板材胶黏剂动态配比优化系统，其特征在于，所述多目标深度优化模型采用迁移学习架构，包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的木质板材胶黏剂动态配比优化系统，其特征在于，所述板材类型适配子系统集群中的无醛级木质板材生产优化子系统包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的木质板材胶黏剂动态配比优化系统，其特征在于，所述板材类型适配子系统集群中的轻质超强可饰面定向刨花板生产优化子系统包括：

6....

【专利技术属性】
技术研发人员：黄青奇，匡志荣，
申请(专利权)人：江苏旭森新材料科技有限公司，
类型：发明
国别省市：