基于人工神经网络和遗传算法的精密辊压工艺优化方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202211243682.X
IPC分类号：G06Q10/04;G06N3/12;G06N3/08;G06N3/06;G06F16/215
申请日期：
2022-10-12
申请人：
邢台纳科诺尔精轧科技股份有限公司

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于人工神经网络和遗传算法的精密辊压工艺优化方法
申请号	CN202211243682.X	申请日期	2022-10-12
法律状态	公开	申报国家	暂无
公开/公告日	2022-11-11	公开/公告号	CN115330091A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/04 预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;1;2;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;N;3;/;0;6;;;G;0;6;F;1;6;/;2;1;5查看分类表>
申请人	邢台纳科诺尔精轧科技股份有限公司	申请人地址	河北省邢台市经济技术开发区振兴南路1788号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	邢台纳科诺尔精轧科技股份有限公司	当前权利人	邢台纳科诺尔精轧科技股份有限公司
发明人	苑振革;戴丰舟;田凌;骆记卓
代理机构	河北东尚律师事务所	代理人	王文庆

摘要

本发明涉及动力电池技术领域，尤其涉及基于人工神经网络和遗传算法的精密辊压工艺优化方法，包括对工业现场采集的数据进行分析、清洗与处理，根据分析结果求取优化的工艺参数和工艺优化目标；基于人工神经网络建立工艺数学模型，定义从工艺参数到工艺优化目标的参数的映射关系；利用已建立的工艺数学模型，基于遗传算法对工艺参数在可行域内进行优化，得到多个最优解集。本发明实现了对精密辊压实际生产过程的全面考虑，对于实际生产过程的描述更为真实准确，优化结果也更加符合实际生产情况和生产需要。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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