CN119479951A 一种基于云计算的防水涂料配方优化方法及系统 （江西豪邦实业有限公司）

一种基于云计算的防水涂料配方优化方法本发明公开了一种基于云计算的防水涂料水涂料的性能范围指标与使用环境适应性相结针对现有配方性能提升和目标环境需求适配开2原材料信息包括初始原材料和半成品原材料的用于输入防水涂料的现有配方进行正向优化，通道B用于输入防水涂料的目标使用环境进性能数据模型：基于防水涂料的性能信息构建，定义防水涂料的各设定标准环境，利用以下公式进行描述其中RX表示第k项性能数据模型还包括与性能范围相关联的可用环境集合其中环境数据模型：基于防水涂料的使用环境构建，定义环境模型为一境指标参数，每项参数具有调控范围其中ey"、Y"分别为对应环境通过将性能数据模型和环境数据模型进行嵌合计算，评估防水涂料3通道B：用于输入目标使用环境数据，采用逆向优化方法根据环境需求生成适配的配f=cc+B(1-s)，其中c为配方的初始成本，s为综合性能评分，c、B式如下其中为第i停止条件：当全局最佳适应值满足优化目标或达到最神经网络预测单元：构建基于深度学习的神经网络4动态参数调整单元：在优化过程中，根据当前搜根据当前适应值的分布动态调整惯性权重，以提高搜索效率，公式如下：,其中分别为惯性权重的最大值和最小从历史数据中提取与配方优化相关的关键特征；定义模型的输入为使用训练集对模型进行训练，结合粒子群优化算法搜索配方参数计算当前配方参数的性能值和成本值；神经网络模型通过反向传播算法更新权重和偏置，在每轮训练完成后，使用验证集评估模型的性能预测准确性及配使用测试集对训练完成的模型进行评估，验证模型在未见数使用或半成品原材料的加工利用方案，结合配方的生产量需求选择最优的生产工艺流程；5使用独立于性能评估模型的验证模型对新配方进行评估与验证将新配方的验证结果及其性能评估数据反馈至优化模型，更新模型参型的预测精度和优化能力；利用存储的历史优化数据和验证数据对优化模型进行循环训数据采集与管理模块：用于采集与防水涂料相关的数据，包数据模型构建模块：用于构建性能数据模型和环境数据模型，配方性能优化模块：通过正向优化与逆向优化双通道对防水涂料配方进配方性价比优化模块：用于综合考虑原材料成本、生产设备成本新配方验证模块：用于使用独立于性能评估模型的验证模型对新配方进行评估与验6所述原材料信息包括初始原材料和半成品原材料的性质信7性能数据模型还包括与性能范围相关联的可用环境集合其环境指标参数，每项参数具有调控范围其中e"",e""分别为对应环的综合性能，公式如下其中s,表示第i中防水材料在第j类环境标函数如下：Minimize:f=cc+B(8粒子位置更新：根据惯性权重w、个体最佳位置pf和全局最佳位置Gt更新粒子速度和位置，公式如下其根据当前适应值的分布动态调整惯性权重，以提高搜索效率，公式如下：,其中分别为惯性权重的最大值和最小9接使用或半成品原材料的加工利用方案，结合配方的生产量需求选择最优的生产工艺流配方性能优化模块：通过正向优化与逆向优化双通道对防水涂料配方进行优化，图1为本发明实施例采用的一种基于云计算的防水涂料配方优化系统的结构示意所述原材料信息包括初始原材料和半成品原材料的性质信性能数据模型还包括与性能范围相关联的可用环境集合其环境指标参数，每项参数具有调控范围其中e"",e""分别为对应环的综合性能，公式如下其中表示第i中防水材料在第j类环境标函数如下：Minimize:f=cc+B(粒子位置更新：根据惯性权重w、个体最佳位置pf和全局最佳位置Gt更新粒子速度和位置，公式如下其根据当前适应值的分布动态调整惯性权重，以提高搜索效率，公式如下：,其中分别为惯性权重的最大值和最小接使用或半成品原材料的加工利用方案，结合配方的生产量需求选择最优的生产工艺流