CN118884908B 基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化方法及系统 （北京焱枫科技有限公司）

发区永安路20号1号楼14层2单元1402基于数字孪生的工业制造过程与生产运维基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化时优化效果数据输入预置的图神经网络进行多提高了基于数字孪生的工业制造过程与生产运2将所述实时优化效果数据输入预置的图神经网络进行多源数据关联分2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化方法，其特征将所述潜在特征向量输入预训练的长短期记忆网络进行时序建模，得到时序特征表将所述时空特征映射数据输入多头注意力机制进行特征融合，得到多物理场耦合特将所述多物理场仿真结果与所述工业生产过程数据进行误差反3.根据权利要求1所述的基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化方法，其特征3根据所述参数组合方案对所述工业数字孪生模型进行多次仿真，得到初始仿真结果4.根据权利要求1所述的基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化方法，其特征通过多目标决策树算法对所述目标策略方案进行策略修正，得到所述多目标工艺策5.根据权利要求1所述的基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化方法，其特征根据所述风险权重向量与所述多目标工艺策略构建风险通过所述策略鲁棒性评分匹配自适应学习率，并根据所述自适应学习将所述自适应控制器与所述工业数字孪生模型集成，并进行闭环仿根据所述优化控制参数对所述工业数字孪生模型进行工业制造模46.根据权利要求1所述的基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化方法，其特征将所述效果特征向量输入图卷积神经网络进行空间相关性分析7.一种基于数字孪生的工业制造过程与生产运建模模块，用于对预先采集的工业生产过程数据进行多物理场耦分析模块，用于对所述工业数字孪生模型进行动态敏控制模块，用于根据所述策略风险评估矩阵进行自适应控制分析生成模块，用于将所述实时优化效果数据输入预置的图神经网络5[0005]第一方面，本申请提供了一种基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化方6场仿真结果；将所述多物理场仿真结果与所述工业生产过程数据进行误差反向传播优化，入粒子群优化算法进行局部搜索，得到优化解集；对所述优化解集进行模糊C均值聚类分7[0012]第二方面，本申请提供了一种基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化系中的蒙特卡洛仿真和风险评估提高了决策可靠性，自适应控制技术确保了实时优化效果。8[0021]图1为本申请实施例中基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化方法的一个[0022]图2为本申请实施例中基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化系统的一个[0023]本申请实施例提供了一种基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化方法及例中基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化方[0030]步骤S106、将实时优化效果数据输入预置的图神经网络9以及多目标决策树算法策略修正。UniTwin数字孪生工业软件在这一优化过程中提供了强充分展示了UniTwin数字孪生工业软件在工业制造过程优化和生产运维管理中的强大功[0040](1)对预先采集的工业生产过程数据进行数据清洗及预处理，得到标准化多源数[0042](3)通过预置的深度自编码器对降维特征数据集进行特征提取，得到潜在特征向[0043](4)将潜在特征向量输入预训练的长短期记忆网络进行时序建模，得到时序特征[0044](5)通过卷积神经网络对时序特征表示进行空间特征提取，得到时空特征映射数[0045](6)将时空特征映射数据输入多头注意力机制进行特征融合，得到多物理场耦合[0046](7)通过变分推断算法对多物理场耦合特征进行概率分布估计，得到参数分布数一步骤能够捕获数据的非线性特征和潜在结构。UniTwin数字孪生工业软件在这一阶段利[0051]将潜在特征向量输入预训练的长短期记忆网络进行时序建模，得到时序特征表[0052]将时空特征映射数据输入多头注意力机制进行特征融合，得到多物理场耦合特差反向传播是一种梯度下降算法，通过最小化预测值和实际值之间的误差来优化模型参交实验算法是一种高效的实验设计方法，能够在较少的实验次数内考察多个因素的影响，自适应boosting算法是一种集成学习方法，通过迭代训练多个弱分类器并赋予不同权重，了各参数敏感性随时间的变化。这个时序参数敏感性图谱为企业提供了宝贵的决策依据。午9_11点)，优化压力参数。通过这种精细化的参数调控，企业成功将产品合格率提高了[0081](10)通过多目标决策树算法对目标策略方案进行策略修正，得到多目标工艺策[0089](3)将参数样本空间输入工业数字孪生模型进行并行仿真计算，得到并行仿真结工艺策略中识别和提取关键控制参数的过程，这些参数直接影响生产过程的性能和结果。[0100]概率分布分析显示，产品质量呈现正态分布，平均合格率为98.5标准差为[0102]UniTwin数字孪生工业软件的强大功能使得企业能够快速进行大规模仿真和风险[0106](3)根据风险权重向量与多目标工艺策略构建风险加权决策树，得到初始控制策[0108](5)通过策略鲁棒性评分匹配自适应学习率，并根据自适应学习率构建动态调整[0112](9)根据优化控制参数对工业数字孪生模型进行工业制造模拟运行，采集模拟实[0115]通过策略鲁棒性评分匹配自适应学习率，并根据自适应学习率构建动态调整机[0117]例如：某制造企业使用UniTwin数字孪生工业软件优化其生产线的运维管理。首[0118]基于风险权重向量构建的决策树生成了一个初始控制策略，包括温度控制在190升了生产运维的效率。使用优化后的控制参数，UniTwin软件模拟运行了24小时的生产过[0123](3)将效果特征向量输入图卷积神经网络进行空间相关性分析，得到节点嵌入表[0124](4)对节点嵌入表示数据进行层次聚类并构建多层次知识结构，得到初始知识图[0134]图推理运算基于增强知识图谱生成了1