本發(fā)明涉及擠壓鑄造工藝參數(shù)設(shè)計領(lǐng)域，尤其涉及一種基于雷達圖的擠壓鑄造工藝參數(shù)設(shè)計方法。

背景技術(shù)：

1、擠壓鑄造是一種結(jié)合了金屬鑄造和模鍛成型的工藝特點，對低速澆入模具內(nèi)的液態(tài)金屬施加較高的機械壓力，使其凝固成形的近凈成形等材制造工藝，已廣泛應(yīng)用于高性能材料的制備和汽車、家電、高鐵、航空等領(lǐng)域的零件生產(chǎn)，具有良好的發(fā)展前景。擠壓鑄造的工藝參數(shù)(包括澆注溫度、擠壓壓力、模具預(yù)熱溫度等)是影響擠壓鑄件成形質(zhì)量和性能的關(guān)鍵。確定擠壓鑄造工藝參數(shù)是進行擠壓鑄造生產(chǎn)的基本環(huán)節(jié)，其設(shè)計效率、成本、質(zhì)量直接影響擠壓鑄造產(chǎn)品開發(fā)的效率、成本和質(zhì)量。為此，國內(nèi)外圍繞擠壓鑄造工藝參數(shù)進行了大量研究，也形成了擠壓鑄造工藝參數(shù)的幾種設(shè)計方法，但至今未形成高效統(tǒng)一的設(shè)計方法?，F(xiàn)有擠壓鑄造件生產(chǎn)過程中往往采用物理實驗或數(shù)值模擬試驗得到較優(yōu)的工藝參數(shù)，但實驗法不僅受到設(shè)計人員的分析和優(yōu)化能力的影響，且由于直接從離散實驗結(jié)果中選擇工藝參數(shù)，無法保證得到的工藝參數(shù)全局最優(yōu)。因此，近年來有一些研究基于實驗數(shù)據(jù)構(gòu)建擬合模型來優(yōu)化擠壓鑄造工藝參數(shù)，無法反映材料成分、幾何形狀對工藝參數(shù)的影響關(guān)系，不能很好適應(yīng)新鑄件的生產(chǎn)。

2、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟，數(shù)據(jù)成為了新的生產(chǎn)資源，數(shù)據(jù)驅(qū)動成為新的科研范式和智能制造的重要方向。數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化成為鑄造企業(yè)生存和發(fā)展的必然之路。作為材料制備工藝和高性能鑄件制造方法，有必要適應(yīng)這種趨勢，提高工藝參數(shù)設(shè)計的效率和智能性?，F(xiàn)有大量的擠壓鑄造工藝相關(guān)研究積累了大量的設(shè)計案例，但面向擠壓鑄造工藝參數(shù)設(shè)計，只實現(xiàn)了對特定鑄件實驗的極少量數(shù)據(jù)樣本的應(yīng)用。案例推理現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于注塑工藝、機加工、機械產(chǎn)品設(shè)計等領(lǐng)域的參數(shù)設(shè)計，但還鮮見應(yīng)用于擠壓鑄造領(lǐng)域的報道。為此，本文基于收集的擠壓鑄造工藝參數(shù)數(shù)據(jù)，構(gòu)建擠壓鑄造案例庫，提出基于案例推理技術(shù)的擠壓鑄造工藝參數(shù)設(shè)計方法。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于雷達圖的擠壓鑄造工藝參數(shù)設(shè)計方法，解決背景技術(shù)中存在的技術(shù)問題。

2、案例推理技術(shù)是當(dāng)今人工智能類比推理領(lǐng)域的一類分支，其基于相似性推理為模型的推理奠定基礎(chǔ)，是一種將過往經(jīng)驗用于快速解決新問題的人工智能的推理范式。案例推理的基本流程為：案例檢索、案例重用、案例修正和案例保存。案例檢索是案例推理的中心環(huán)節(jié)，確定案例檢索技術(shù)是案例推理技術(shù)成功應(yīng)用的關(guān)鍵。在傳統(tǒng)案例推理技術(shù)中，案例檢索的準(zhǔn)確性依賴于案例特征選擇和權(quán)重分配。不同于此，針對擠壓鑄造案例關(guān)鍵屬性(材料成分)，本文提出一種無需特征約簡的案例匹配方法，能實現(xiàn)更精準(zhǔn)的檢索結(jié)果，完成擠壓鑄造工藝參數(shù)設(shè)計。

3、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

4、一種基于雷達圖的擠壓鑄造工藝參數(shù)設(shè)計方法，所述方法包括如下步驟：

5、步驟1：構(gòu)建結(jié)構(gòu)化案例；

6、步驟2：將案例進行圖形化；

7、步驟3：基于圖相似的鑄件案例檢索，基于雷達圖構(gòu)建相似度算法，獲得與設(shè)計鑄件的相似鑄件案例參考組；

8、步驟4：以相似案例組為基礎(chǔ)，基于k近鄰思想，參考k個最相似案例，構(gòu)建基于相似鑄件案例的新鑄件工藝參數(shù)設(shè)計。

9、進一步地，步驟1的具體過程為：

10、首先將擠壓鑄造工藝參數(shù)及其影響因素表示為案例，同時將案例數(shù)據(jù)化，形成結(jié)構(gòu)化案例，將擠壓鑄造工藝參數(shù)樣本按屬性劃分為工藝影響因素xo，其中，o＝1，2，…，l，l表示工藝影響因素個數(shù)，其中材料成分為前θ個，工藝參數(shù)為yj，其中，j＝1，2，...，n，n表示工藝參數(shù)個數(shù)，案例庫中每個數(shù)據(jù)樣本qi，i＝1，2，...,m，m表示數(shù)據(jù)樣本個數(shù)。

11、進一步地，步驟2的具體過程為：

12、在案例推理中，精確地尋找相似案例，是案例推理準(zhǔn)確性的關(guān)鍵，用案例推理中相似度案例的獲取多以歐氏距離等距離函數(shù)及其改進函數(shù)的數(shù)學(xué)計算為主，無法準(zhǔn)確反映擠壓鑄件的材料、幾何形狀的構(gòu)成差異，以材料作為擠壓鑄造工藝參數(shù)的關(guān)鍵屬性，將材料轉(zhuǎn)變成雷達圖，以圖的相似度量案例的相似性。

13、進一步地，步驟2中，對工藝影響因素xo進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，并將案例圖像化，具體過程為：

14、步驟2.1，對工藝影響因素xo進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，公式如下：

15、

16、其中，o＝1,2,...,θ，xo′表示歸一化處理后的數(shù)據(jù)，xo表示每個屬性在db中的原始值；

17、步驟2.2，將各個成分種類視為評價指標(biāo)，使各指標(biāo)以均勻角度分布在雷達圖上，以xo′作為評價指標(biāo)數(shù)值構(gòu)建雷達圖，o＝1,2,...,θ；

18、步驟2.3，采用統(tǒng)計法先統(tǒng)計案例庫中的各類成分出現(xiàn)的頻數(shù)，然后按頻數(shù)從大到小的順序來生成雷達圖中成分指標(biāo)的順序，再按逆時針均勻排列繪制每個樣本的成分，即得到材料或者鑄件雷達圖；

19、步驟2.4，以參數(shù)設(shè)計的最終效果為目標(biāo)，確定材料雷達圖尺寸為100×100像素。

20、進一步地，步驟3中基于圖相似的鑄件案例檢索，基于雷達圖構(gòu)建相似度算法的方法為：

21、步驟3.1，基于opencv將生成的雷達圖灰度化，記為i(i)，公式如下：

22、i(i)(px,py)＝0.299×r(px,py)+0.587×g(px,py)+0.114×b(px,py)

23、其中，(px,py)表示像素位置，r(px,py)、g(px,py)、b(px,py)分別表示(px,py)位置的紅色通道、綠色通道和藍色通道的像素值；

24、步驟3.2，采用otsu’s自適應(yīng)閾值法，將圖像二值化，記為方法如下：

25、計算灰度圖像歸一化直方圖：

26、h(i′)＝ni′/n′

27、其中，i′表示灰度級別0，1，2，…，l-1，l表示灰度級別，默認(rèn)為256；ni′是圖像中灰度值為i′的像素數(shù)量，n′為總像素數(shù)量，即n′等于n×n；

28、記圖像前景灰度均值為u1，背景為u2：

29、

30、其中，t是閾值，w1(t)和w2(t)分別是前景類別和背景類別的權(quán)重，定義如下：

31、

32、計算圖像前景與背景的類間方差，即兩個類別的均值之差的平方：

33、σ2(t)＝w1(t)·w2(t)v(μ1(t)-μ2(t))2

34、選擇最優(yōu)閾值，在所有可能的灰度級別i′中，選擇使得類間方差σ2(t)最大的灰度級別作為最優(yōu)閾值t：

35、t＝argmax(σ2(t))

36、使用最優(yōu)閾值t將灰度圖像i(i)進行二值化處理，得到二值圖像

37、

38、其中，表示二值圖像中(px,py)位置的像素值，i(i)(px,py)表示原始灰度圖像中對應(yīng)位置處的像素值，t是選定的閾值；

39、步驟3.3，計算兩張材料雷達圖的最終差異度，設(shè)任意兩張二值材料雷達圖圖像為則其差異計算為：

40、

41、進一步地，步驟4中，以相似案例組為基礎(chǔ)，基于k近鄰思想，參考k個最相似案例，構(gòu)建基于相似鑄件案例的新鑄件工藝參數(shù)設(shè)計，具體過程為：

42、步驟4.1，計新鑄件材料為p，則第i個歷史案例與新鑄件的材料雷達圖像的差異為

43、步驟4.2，根據(jù)距離的大小取k個與新鑄件材料最相似的案例q′＝{q1′,q2′,...,qk′}；

44、步驟4.3，根據(jù)聚類案例與新鑄件之間的距離對各個聚類案例賦權(quán)，案例權(quán)重計算為：

45、

46、步驟4.4，計算新鑄件的工藝參數(shù)設(shè)計值為：

47、

48、本發(fā)明由于采用了上述技術(shù)方案，具有以下有益效果：

49、本發(fā)明直接利用過于已有的擠壓鑄造工藝參數(shù)數(shù)據(jù)來設(shè)計新鑄件的工藝參數(shù)，無需進行實驗，成本低，效率高為擠壓鑄造工藝參數(shù)設(shè)計提供了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動設(shè)計的新方法；不與特定單一鑄件綁定，可同時能適應(yīng)不同鑄件，具有普適性，可推動擠壓鑄造應(yīng)用和發(fā)展?；谠摽蚣軐崿F(xiàn)對歷史工藝數(shù)據(jù)(此處指材料成分?jǐn)?shù)據(jù))的復(fù)用，節(jié)省鑄件工藝參數(shù)設(shè)計時間，提供一種探索和挖掘材料與鑄件工藝參數(shù)關(guān)系的方法，有利于為擠壓鑄造技術(shù)探索更多材料組成。同時該方法通過雷達圖實現(xiàn)了案例特征的可視化，既豐富了方法的物理意義，又避免了在相似案例檢索過程中設(shè)置案例特征權(quán)重和特征縮減等主觀性操作，相比歐式距離等傳統(tǒng)方法可獲得更準(zhǔn)確的結(jié)果。