人工智能电影_铸造生产中的人工智能技术

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铸造生产中的人工智能技术

作者：管理员    发布于：2016-01-30 13:09:56    文字：【】【】【】

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　　铸造生产中的人工智能技术徐建林王智平了人工智能在铸造生产中的应用现状及发展方向，阐明了各种技术的特点，并指出应将多种技术相结合以进-步实现铸造生产自动化，使人工智能更好地应用于铸造生产，这对提高生产率及铸件质量具有重要意义。

　　由于铸造生产是一个比较复杂的过程，生产1个铸件要经过设计、造型、熔炼、浇注等多个工序，涉及到工艺、合金设备、检测等诸多方面，因此对铸造生产的要求较高铸造工作者们一直在努力提高铸造生产的自动化程度、生产效率、铸件的成品率及使用性能，但在实际生产中仍不得不依靠半经验模式来指导生产。虽然一些传统的理其应用受到限制人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、思考、学习和问题求解等思维活动，目标在于研究用机器来模仿和执行人类的目标智力功能，并开发相关理论和技术由于人工智能系统具有自学习、推理、判断和自适应能力，目前，已被广泛地应用到各行各业中，取得了较好的效果同样，人工智能技术也被成功地应用到铸造生产中，如工艺设计、缺陷诊断冲天炉控制、智能检测、合金设计等方面，从而大大提高了铸造生产的生产效率，并取得了良好的经济效益笔者针对人工智能技术在铸造生产中应用的几个主要方面进行一些分析和探讨1新材料的设计在材料设计和配比方面，过去人们采用的是试验方法，即对成分、配比反复调整试验，以获得期望的组织和性能该方法盲目性很大，费时费工。为了设计出合适的材料，人们利用一些参数方程来设计材料，如GUO等用回归方程来完成球墨铸铁机械性能的设计，这种设计方法的思路是从大量的试验数据出发，利用数学方法找出其规律也可应用现代物理知识（经典物理、量子物理、相对论等）和数学知识，从第一原理出发进行材料设计，如AB算法、分子动力学等但这些方法至少存在以下问题：①无论是成分，还是结构都不能单独决定性能，三者之间互相依赖、互相影响；②工艺过程参数对材料的影响无法反映出来为了克服传统方法的不足，近年来，人工智能技术在材料设计领域中逐渐受到重视利用人工智能技术设计新材料主要借助于大量的试验数据来建立成分一组织一性能之间的关系。在材料设计中，即使有些理论知识还不完善，或材料中有些新的组织还没有观察到，但这并不影响对材料的一些组织和性能的预测，该方法已经取得了成功各种人工智能技术的出现，使材料设计方法多样化利用模糊分析方法可实现复相材料的设计，通过确定复相材料组织参量对性能的隶属函数，并运用模糊线性加权变换来完成对性能的分析与评判该方法与材料的实测值相吻合，而且方便、直接。利用神经网络的非线性映射能力也可较好地实现材料设计，如张国英等在人工神经网络的基础上，应用遗传算法对无钴高强韧钢进行了优化设计，为研制新材料开辟了一条新途径李智等运用现代优化算法中的模拟退火算法对冶炼Mn-S合金的原料配比进行了优化计算，也取得了成功材料设计的专家系统也是较早发展的一种方法，如“压铸型材料优化专家系统”，可根据用户提出的制品特点和压铸型工作条件及失效方式等信息，通过推理优化得出合理的材料。从以上介绍可看出，利用人工智能技术，在学习有关材料的数据后，经推理或计算等来预测出材料的性能，这在对新材料的内在规律尚不甚了解的情况下，是解决材料设计的一种很好的工程实现方式。

　　2熔炼控制冲天炉熔炼过程的影响因素较多，其中不但包括冶金因素，也有炉型结构的因素。另外，许多工艺参数也对冲天炉的熔炼效果有很大的影响，同时，炉内进行着底焦燃烧热量传递和冶金反应，其随机扰动性较大，所以冲天炉熔炼过程是一个复杂的过程在20世纪80年代以前，冲天炉控制主要基于经典控制理论和现代控制理论来实现控制目标与控制对象之间关系采用网状图来确定。Briggs等分析了各种因素对铁水温度的影响后，以网状图为依据建立了熔炼控制模型，通过连续精确测量铁水温度和熔化率来控制冲天炉运行状态，但该方法过于简单化，不适合于动态熔炼控制系统，效果欠佳。冲天炉熔炼正向最优化、多参量全面控制的方向发展，而网状图无法考虑由冲天炉尺寸变化引起的熔化温度的变化，数学模型中也很难将所有影响熔炼的因素全部考虑进去，因此研究者想寻找一种新的控制方法来达到满意的效果。

　　人工智能的出现为冲天炉控制提供了新的思路和依据通过归纳总结冲天炉控制的现场操作经验和专家知识，将风量、熔化率焦耗及铁液温度等参数之间的关系建立成相应的规则，在规则推理的基础上可构建冲天炉控制专家系统，系统可通过修改规则而具有很大的灵活性，但是在多变的生产现场，必须反复测试与修改规则才可达到满意效果尽管冲天炉熔炼控制比较复杂，但是如果把它作为一个黑箱系统来处理，利用人工神经网络实现从任意n维到m维的非线性映射来确定冲天炉控制系统的输入量与输出量的关系，可使熔炼控制过程简单化由于神经网络具有自学习与泛化能力，从而可应用于多变的生产现场。

　　利用该方法成功地实现了冲天炉的熔炼控制，控制目标（神经网络输出层）为熔化率和化学成分，控制输入参数（神经网络输入层）为风温、风量、焦耗铁液温度及空气量等，由此可建立冲天炉工况参数之间的关系，并可分析各参量间的关系。模糊控制也是控制领域中有效易实现的方法，但其用于冲天炉控制的研究较少，原因是由于模糊控制规则在线修改不容易实现，使整个系统的自适应能力和鲁棒性较差但是利用系统辨识的方法来校正模糊控制规则是一种很有发展前途的方法，可通过检测控制的输入输出参数辨识系统模型并调整模糊规律及隶属度等来实现冲天炉的控制。

　　3缺陷诊断铸件缺陷的消除一直是铸造工作者追求的目标，然而影响铸件质量的因素错综复杂，很难用数学公式来描述，因此对于铸造工作者来说，，经验显得特别重要，尤其是专家的经验。铸件缺陷诊断的专家系统正是基于这种情况而建立的。如Roshan等建立的铸件缺陷分析的专家系统可帮助铸造生产者识别缺陷，分析缺陷产生的原因，最后给出消除方法，它主要是通过专家系统的推理机制来完成的。但专家系统也有不足之处，即如何将专家的经验很准确地描述出，如何在模糊生产条件下作出准确的判断，如何在缺陷产生之前预见缺陷，进而消除缺陷等神经网络的出现给缺陷预测提供了可能通过神经网络的前向计算，可对铸造缺陷进行预测，这一方法已经实现，如“球墨铸铁件缺陷诊断的神经网络模型”该系统通过对球铁件的常见缺陷及影响因素进行归纳总结，依据球铁生产过程中的工艺参数，采用神经元网络的方法建立球铁缺陷的预报系统，并且对预测可能产生的缺陷提出防止措施，从而有效地提高铸件的成品率。在利用神经网络预测缺陷时，应注意工艺措施的合理描述，模糊描述就是有效的一种方法，如浇口冒口设置的合理性等此外，若所预测的缺陷种类多，网络庞大时，应借助遗传算法来进行神经网络的训练，这样可大大减少样本数及提高网络训练速度，相信这些方法很快会被应用于该领域4微观组织模拟及力学性能预测在铸造生产中，液态金属流入型腔之后，流动场和温度场的分布、凝固状况组织形成及缺陷产生都是铸造生产者关心的问题，如何把它们模拟计算出来，保证铸件的质量和使用性能，这是铸件凝固数值模拟的主要任务对此国内外都作了卓有成效的研究，模拟软件已达到成熟阶段，如MAGMAsoft软件，CASTCAE模拟软件等。铸件的微观组织模拟和性能预测目前国内外均处于研究开发阶段，如Venugopalan实现了铸钢件微观组织的预测，这些都使铸造设计与开发向着周期短、成本低铸件质量高等方向发展在模拟与性能预测研究中，一般需要建立精确的数学模型，目前国内外研究对象大多数仍以简单形体铸件进行数学模型和计算方法的研究，因此，需要在完善数学模型方面进一步深入此外，一些研究仍是在特定试验条件下得出的，使其通用性受到限制。

　　铸造生产过程是一个非常复杂的多元非线性系统，如化学成分对灰铸铁性能的影响就是非线性的，用一般数学模型来描述不可避免地存在较大的误差神经网络在组织与性能预测方面受到人们的重视Trowsda丨6将人工神经网络与传统的有限元方法结合起来，先用有限元计算应力、应变等，然后用所得数据来训练神经网络，再利用神经网络的前向计算来预测应力、应变等。YAO等通过分析灰铸铁化学成分、工艺参数与性能关系，基于神经网络建立了预测灰铸铁机械性能的神经网络模型。夏伯才等提出模糊建模方法，建立了灰铸铁强度的模糊神经网络预报模型，通过不断修正各模糊子集的隶属度，实现了模糊预报模型的自动更新这些方法都给我们带来了有益的启示神经网络将事物的内在联系隐藏在网络权值中，给分析问题的本质规律带来难度，但它仍可为我们提供进一步研究的途径，如利用MATLAB软件中的神经网络工具箱可分析某一因素对微观组织与性能的影响趋势图，这对指导生产及进一步研究很有意义5型砂质量控制在铸造生产中，型砂质量是保证铸件质量的重要前提，但还应将造型、浇注等工序对型砂的要求结合起来考虑型砂质量的控制，即Vingas等提出的总量控制的概念一般的控制方法是确定出型砂的组成与性能之间的关系，通过检测型砂性能的变化来调节各组分的加入量。Heine等就是利用该方法来实现型砂质量的控制的他们首先确定出型砂水分、膨润土等与紧实度及湿压强度的关系，利用该关系图来确定控制规律该方法简单直观，然而对于连续混砂系统，时滞及扰动性大，同时具有很强的模糊性与非线性特性，传统的控制方法有限，而人工智能控制则成为必然。Bartelt为了控制树脂砂质量，构造了3层神经网络模型，以树脂强度和型砂紧实度为控制目标，通过控制水、砂、粘结剂的比例及砂温等参数来控制树脂砂的质量，不仅提高了生产率，而且也降低了成本。黄天佑等建立了“型砂质量管理专家系统”，该系统具有2个方面的功能，即由于型砂质量引起的铸件缺陷分析和型砂质量现状分柝模糊理论在型砂控制中应用的前景也是可观的，姜义祥分析了型砂系统中的模糊现象，并利用模糊聚类分析的方法，解决了原砂化学成分的定量比较问题，这对铸造型砂生产有实际意义，且为制定原砂标准提供了科学的理论方法。

　　6工艺设计铸造工艺设计是利用计算机来确定铸造方案、分析铸件质量优化铸造工艺等，它是计算机模拟、数值模拟和数据库的有机联结。国内外在这方面已经作了较多的研究与开发工作。Tanner建立了CAD/CAM设计软件，该软件通过大量数据库，实现了3DCAD模型。国内金平等完成了铸铁件工艺CAD系统的研究与开发，该系统主要功能包括工艺参数设计、实用冒口设计、浇注系统设计等，并结合工厂管卡零件进行了铸造工艺设计在铸造工艺设计中，涉及许多繁杂的数学计算、查表工作及经验，基于专家系统的工艺设计也由此出现Nyamekye等还利用模糊控制方法来预测压铸浇注系统的基本工艺参数、充填时间和内浇口速度，并结合压铸流体动力学理论，给出设计浇注系统的全部工艺参数随着CAE技术的发展，其也将在铸造生产中崭露头龟7讨论7.1应用领域人工智能技术在铸造中的应用范围不断扩大，但在有些领域的应用还未见报道定量金相分析中的应用人工智能在图像处理领域已成功应用，而与图像处理紧密相联系的定量金相分析还暂时受到了冷落。虽然有一些系统可完成定量分析，但更准确、智能化的分析金相仍是研究方向之一，如合理地评价球铁中石墨的形状石墨的分布等，这些可用模糊描述与模糊聚类分析来实现。

　　在热分析中的应用热分析技术用于建立平衡相图已很久了，其在铸造生产中的应用也不断推广，但应用的基准仍然是建立冷却曲线特征值及试样性能间的回归关系用模式识别技术识别冷却曲线，用数据库代替回归方程仍然无法解决工厂多变的生产条件的影晌神经网络与进化算法将可能是这一领域的有力工具（3）信息处理与智能决策将MIS系统应用到铸造车间中是有益的尝试，通过对车间各工步数据的采集及建立经验数据库，可实现材料、铸件的管理，各种数据的统计，实现各工步的辅助工艺，这对提高生产率及成品率有积极作甩但随着数据量的递增，智能检索成为发展方向，同时智能决策也将受到关注，如现在常见到的模糊决策（评价）系统等7.2技术随着人工智能技术的进一步研究，铸造水平的不断提高，人工智能在铸造中的应用前景会更加广阔。但就目前情况来看，在现有的基础上提高应用的范围和效果，主要还应在人工智能技术上作进一步研究人工智能技术也有着不足之处专家系统在专家知识的总结、表述极不确定的情况下推理是目前专家系统的瓶颈所在。神经网络样本的收集和在线训练困难，模糊理论的模糊性都将制约着各自的应用与发展各种技术的综合不失为一种有效的方法，如经常见到的模糊神经网络、模糊专家系统、进化方法等将进一步提高人工智能在铸造生产中的应用效果铸造生产的多变复杂性及操作的人工经验性，使人工智能的应用受到限制此外，一些工艺参数的定量化实现也不容易解决的方式一是通过进一步提高铸造生产的自动化水平，减少人为干预；二是利用模糊评价体系来评价一些工艺参数，逐步提高铸造生产的可控性随着技术的飞速发展，人工智能技术也在进一步完善，如多种方法混合技术、多专家系统技术、机器学习方法、并行分布处理技术等目前已引人注目，我们应当有信心期待着有效的新型人工智能技术的出现，到那时铸造业也将会更加光明。

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