申请/专利权人：江西省公路工程有限责任公司;江西省交通工程集团有限公司

申请日：2024-03-27

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117944173A

主分类号：B28B23/02

分类号：B28B23/02;G16C20/70;B28B11/24;B28B17/00;B28B17/02

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.30#公开

摘要：本发明涉及预制梁生产技术领域，具体为一种用于智能集成预制梁厂的全工序生产方法与系统，该方法包括以下步骤：基于原材料实时数据，采用卷积神经网络，分析温度、湿度和粘度数据，运用粒子群优化算法，调整水泥、水、砂和碎石比例，进行混凝土配比控制，生成原材料优化比例。本发明中，显著提升了预制梁生产的智能化水平，使得原材料的利用更加准确，混凝土配比更为优化，同时能够动态调整生产计划，以应对生产线上的变化，特别是在设备维护方面，通过智能识别故障模式并优化维护周期，显著降低了意外停机的风险，提高了生产效率和设备的使用寿命，能源消耗的智能分析与优化直接贡献于降低生产成本，确保了生产过程的环境可持续性。

主权项：1.一种用于智能集成预制梁厂的全工序生产方法，其特征在于，包括以下步骤：基于原材料实时数据，采用卷积神经网络，分析温度、湿度和粘度数据，运用粒子群优化算法，调整水泥、水、砂和碎石比例，进行混凝土配比控制，生成原材料优化比例；基于所述原材料优化比例，采用长短期记忆网络，分析配比影响，应用遗传算法，细化配比调整，并预测混凝土强度和耐久性，生成混凝土性能指标；基于所述混凝土性能指标，运用长短期记忆网络，预测模具磨损趋势，利用决策树算法，分析模具调整或更换需求，并确定调整时机，生成模具调整方案；基于所述模具调整方案，结合钢筋布置需求，利用图形识别算法，分析钢筋最优布局位置，采用混合整数线性规划，优化资源分配，运用多目标进化算法，进行生产计划调整，并响应生产线变化，生成优化的生产计划；基于所述优化的生产计划，应用循环神经网络，分析固化室环境数据，预测差异设置下的固化效果，采用模拟退火算法，调整温度、湿度和通风参数，进行养护条件优化，生成养护环境参数；基于所述养护环境参数，根据生产过程能源使用数据，运用随机森林算法，分析能源消耗模式，采用线性规划算法，识别最优的能耗措施，并进行生产环节调整，生成能耗优化方案；基于所述能耗优化方案，根据生产设备运行数据，利用卷积神经网络，识别设备故障模式，应用整数规划方法，分析维护计划，优化设备维护周期，生成维护调度计划。

全文数据：

权利要求：

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