[發(fā)明專(zhuān)利]基于工業(yè)AI技術(shù)的焊接結(jié)構(gòu)件工藝優(yōu)化方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011505154.8
• 申請(qǐng)日: 2020-12-18
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112651080A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-04-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鞏書(shū)凱;陳虎;王成;羅林
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 重慶忽米網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06F30/15
• 分類(lèi)號(hào): G06F30/15;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;B23K31/02;G06F111/08
• 代理公司: 重慶博凱知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 50212
• 代理人: 張先蕓

1.基于工業(yè)AI技術(shù)的焊接結(jié)構(gòu)件工藝優(yōu)化方法，其特征在于，包括：

S1、在摩托車(chē)車(chē)架焊接過(guò)程中采集工藝數(shù)據(jù)；

S2、從工藝數(shù)據(jù)中提取關(guān)聯(lián)特征數(shù)據(jù)；

S3、將關(guān)聯(lián)特征數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練后的AI模型得到優(yōu)化工藝參數(shù)；

S4、基于優(yōu)化工藝參數(shù)對(duì)焊接設(shè)備進(jìn)行控制。

2.如權(quán)利要求1所述的基于工業(yè)AI技術(shù)的焊接結(jié)構(gòu)件工藝優(yōu)化方法，其特征在于，工藝數(shù)據(jù)包括待焊接材料數(shù)據(jù)、焊接設(shè)備配置參數(shù)、焊接變形量、焊接溫度、焊接電壓、焊接電流、送絲速度、焊接軌跡坐標(biāo)、摩托車(chē)車(chē)架公差。

3.如權(quán)利要求1所述的基于工業(yè)AI技術(shù)的焊接結(jié)構(gòu)件工藝優(yōu)化方法，其特征在于，步驟S3中AI模型的訓(xùn)練方法如下：

S100、獲取歷史工藝數(shù)據(jù)及歷史焊接誤差數(shù)據(jù)；

S200、基于歷史工藝數(shù)據(jù)及歷史焊接誤差數(shù)據(jù)確定影響焊接誤差數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)因子及關(guān)聯(lián)因子對(duì)應(yīng)的權(quán)重；

S300、篩選符合焊接誤差要求的歷史焊接誤差數(shù)據(jù)作為合格焊接誤差數(shù)據(jù)，基于關(guān)聯(lián)因子從歷史工藝數(shù)據(jù)中提取與合格焊接誤差數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練用工藝數(shù)據(jù)；

S400、基于訓(xùn)練用工藝數(shù)據(jù)及關(guān)聯(lián)因子對(duì)應(yīng)的權(quán)重生成訓(xùn)練樣本；

S500、對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行降維；

S600、利用降維后的數(shù)據(jù)對(duì)AI模型進(jìn)行訓(xùn)練，直到輸出結(jié)果滿(mǎn)足預(yù)設(shè)要求。

4.如權(quán)利要求3所述的基于工業(yè)AI技術(shù)的焊接結(jié)構(gòu)件工藝優(yōu)化方法，其特征在于，AI模型包括長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)和條件隨機(jī)場(chǎng)絡(luò)，訓(xùn)練過(guò)程中采用遺傳算法對(duì)AI模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

5.基于工業(yè)AI技術(shù)的焊接結(jié)構(gòu)件工藝優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、工藝優(yōu)化模塊及控制執(zhí)行模塊，其中：

數(shù)據(jù)采集模塊用于在摩托車(chē)車(chē)架焊接過(guò)程中采集工藝數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)處理模塊用于從工藝數(shù)據(jù)中提取關(guān)聯(lián)特征數(shù)據(jù)；

工藝優(yōu)化模塊用于將關(guān)聯(lián)特征數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練后的AI模型得到優(yōu)化工藝參數(shù)；

控制執(zhí)行模塊用于基于優(yōu)化工藝參數(shù)對(duì)焊接設(shè)備進(jìn)行控制。

6.如權(quán)利要求5所述的基于工業(yè)AI技術(shù)的焊接結(jié)構(gòu)件工藝優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，工藝數(shù)據(jù)包括待焊接材料數(shù)據(jù)、焊接設(shè)備配置參數(shù)、焊接變形量、焊接溫度、焊接電壓、焊接電流、送絲速度、焊接軌跡坐標(biāo)、摩托車(chē)車(chē)架公差。

7.如權(quán)利要求5所述的基于工業(yè)AI技術(shù)的焊接結(jié)構(gòu)件工藝優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，還包括AI模型訓(xùn)練模塊，AI模型訓(xùn)練模塊用于訓(xùn)練AI模型，AI模型的訓(xùn)練方法如下：

獲取歷史工藝數(shù)據(jù)及歷史焊接誤差數(shù)據(jù)；

基于歷史工藝數(shù)據(jù)及歷史焊接誤差數(shù)據(jù)確定影響焊接誤差數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)因子及關(guān)聯(lián)因子對(duì)應(yīng)的權(quán)重；

篩選符合焊接誤差要求的歷史焊接誤差數(shù)據(jù)作為合格焊接誤差數(shù)據(jù)，基于關(guān)聯(lián)因子從歷史工藝數(shù)據(jù)中提取與合格焊接誤差數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練用工藝數(shù)據(jù)；

基于訓(xùn)練用工藝數(shù)據(jù)及關(guān)聯(lián)因子對(duì)應(yīng)的權(quán)重生成訓(xùn)練樣本；

對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行降維；

利用降維后的數(shù)據(jù)對(duì)AI模型進(jìn)行訓(xùn)練，直到輸出結(jié)果滿(mǎn)足預(yù)設(shè)要求。

8.如權(quán)利要求7所述的基于工業(yè)AI技術(shù)的焊接結(jié)構(gòu)件工藝優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，AI模型包括長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)和條件隨機(jī)場(chǎng)絡(luò)，訓(xùn)練過(guò)程中采用遺傳算法對(duì)AI模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。