[發明專利]一種數據驅動的碳纖維原液溫度控制參數優化方法

有效

• 申請號: 202011236619.4
• 申請日: 2020-11-09
• 公開（公告）號: CN112379594B
• 公開（公告）日: 2022-04-29
• 發明（設計）人: 方藝霖;荊兆雷;金亮;姚碧濤;劉泉;劉浩杰;張鑫
• 申請（專利權）人: 武漢理工大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 武漢開元知識產權代理有限公司 42104
• 代理人: 潘杰

本發明公開了一種數據驅動的碳纖維原液溫度控制參數優化方法，所述包括以下步驟：(1)從碳纖維生產線獲取相關工藝參數進行處理，并對噴絲頭進行分組；(2)使用處理后的工藝參數數據建立多個多元線性回歸預測模型，用于對每組噴絲頭的原液溫度平均值進行預測；(3)將相關控制參數作為決策變量，設置每組噴絲頭原液溫度最優值，將每個多元線性回歸模型預測值與相應原液溫度最優值之差的絕對值作為目標函數，利用NSGA?II算法進行多目標優化，得到使噴絲頭原液溫度最優的工藝參數。本發明解決了傳統方法難以對碳纖維原液溫度的工藝參數進行優化設置的難題，避免了機理模型構建困難且計算復雜等問題，能夠快速準確的完成工藝參數的優化調整。

技術領域

本發明屬于碳纖維生產技術領域，尤其屬于一種數據驅動的碳纖維原液溫度控制參數優化方法。

背景技術

原絲的凝固成形是碳纖維生產中最重要的工序之一。而原液溫度會在很大程度上影響噴絲時生成原絲的質量。原液溫度過低時會出現吐絲困難，斷絲增多的問題，導致可紡性降低；原液溫度過高則容易發生毛細破壞。只有在適當的溫度條件下，才可能進行連續紡絲而獲得性能優良的纖維。若該階段形成的原絲存在一定的缺陷，結構的遺傳性會使得最終的碳纖維結構不完善、性能降低。

傳統的原液溫度控制參數主要依靠操作人員的經驗來設置，具有很大的不確定性，有時參數設置不合理會影響原液形成的原絲質量，不利于企業降低生產成本及提高生產效率。若通過一些方法對原液維溫度進行控制，避免人為經驗設置造成的不確定性，則能夠很好的提高企業生產效率，降低生產風險。

文獻[1]中提出一種碳纖維紡前原液溫度控制裝置及方法，對紡絲前的管道原液溫度通過裝置進行控制，但是此方法僅實現了對管道原液溫度的精確控制，無法用于確定使多個噴絲頭原液溫度最優的工藝參數。文獻[2]在鋁電解方面提出了一種數據驅動的工藝參數預測方法，通過數據驅動避免了機理模型的構建，在保證準確性的前提下降低了計算的復雜性。但此方法僅對工藝參數間的輸入輸出關系構建數據模型進行了預測，沒有涉及工藝參數的優化。文獻[3]在注塑工藝參數方面提出了一種優化方法，先通過BP神經網絡建立數據驅動的模型，再結合模型通過遺傳算法進行極值尋優，解決了優化過程中目標函數表達式難以獲得的問題，但此方法僅是對單目標的優化。

因此，有必要提供一種數據驅動的碳纖維原液溫度控制參數優化方法來解決目前存在的問題。

上述提到的相關文獻：

[1]王斐.一種碳纖維原絲紡前原液溫度控制的裝置及其方法:中國,201710490839.1[P].2017-10-24.

[2]張振兵,曾北平.基于數據驅動的氧化鋁濃度預測[J].世界有色金屬.2020(11):224-226.

[3]劉強,廖嘉華,梅端.基于正交試驗和BPNN-GA混合算法的注塑工藝參數優化[J].南開大學學報(自然科學版).2020(04):57-62.

發明內容

本發明的目的是提供一種為碳纖維原液溫度的調整提供最優的控制參數，使噴絲頭原液在最適宜的溫度下形成原絲的數據驅動的碳纖維原液溫度控制參數優化方法，以克服現有技術的不足。

為實現上述目的，本發明所采用的技術方案是：

一種數據驅動的碳纖維原液溫度控制參數優化方法，包括以下步驟：

(1)從碳纖維生產線獲取相關工藝參數進行處理，并對噴絲頭進行分組；

(2)使用處理后的工藝參數數據建立多個多元線性回歸預測模型，用于對每組噴絲頭的原液溫度平均值進行預測；

(3)將相關控制參數作為決策變量，設置每組噴絲頭原液溫度最優值，將每個多元線性回歸模型預測值與相應原液溫度最優值之差的絕對值作為目標函數，利用NSGA-II算法進行多目標優化，得到使噴絲頭原液溫度最優的工藝參數。