【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及预制梁生产，尤其涉及一种用于智能集成预制梁厂的全工序生产方法与系统。
技术介绍
1、预制梁生产
中，预制梁是采用工厂预制，再运至施工现场按设计要求位置进行安装固定的梁，预制梁的生产涉及选择适当的原材料、混凝土浇注、模具使用、固化以及后续的梁处理和运输。该领域的关键优势在于能够在控制环境中批量生产高质量、尺寸精确的梁，提高施工效率和安全性，并减少现场施工带来的不便和环境影响。
2、其中，用于智能集成预制梁厂的全工序生产方法指的是一种综合性的生产方法，旨在将预制梁生产的各个阶段通过智能化手段集成起来。其主要目的是提高生产效率、质量控制和成本效益，同时减少人力需求和错误率。通过集成自动化技术和智能化系统，实现了从原材料处理到成品梁的出厂的全流程自动化，包括混凝土布料、液压模板脱模、智能张拉施工、智能梁体移动底座、梁体蒸养、钢绞线穿束、钢筋生产和振捣系统等。
3、传统方法依赖经验判断而非数据驱动的决策，导致原材料浪费、生产效率低下，以及生产计划的不灵活。设备维护计划是按周期性进行，缺乏对设备运行状态的准确评估，容易造成过度维护或延误维护的问题。传统的能源管理缺乏对生产过程中能源消耗模式的深入分析，难以实现能源使用的最优化，进而增加了生产成本和环境负担。以上不足影响了预制梁生产的整体效率和成本控制。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种用于智能集成预制梁厂的全工序生产方法与系统。
2、为了实现上述目
3、s1：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；
4、s2：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；
5、s3：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；
6、s4：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；
7、s5：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；
8、s6：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；
9、s7：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。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述原材料优化比例包括水泥的重量比、水的体积比、砂的体积比和碎石的体积比，所述混凝土性能指标包括抗压强度数值、抗拉强度范围、冻融循环下的耐久性评估，所述模具调整方案包括模具的磨损程度评估、预定的模具调整时间、针对生产批次的模具更换计划，所述优化的生产计划包括生产批次安排、原材料到货时间表、预制梁生产的顺序调整，所述养护环境参数包括固化室的目标温度设置、湿度水平、通风速度调整，所述维护调度计划包括预防性维护的时间安排、根据设备运行数据确定的紧急维护响应措施、设备性能监控策略。
11、作为本专利技术的进一步方案，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的步骤具体为：
12、s101：基于原材料实时数据，采用卷积神经网络，设置卷积层参数为32个滤波器，核大小为3x3，步长为1，提取原材料实时数据的关键特征，并利用激活函数relu进行非线性转换，生成原材料数据分析信息；
13、s102：基于所述原材料数据分析信息，采用粒子群优化算法，设置粒子数为50，迭代次数为100，目标函数为混凝土强度和混凝土工作性，搜索最优混凝土配比，生成初步配比方案；
14、s103：基于所述初步配比方案，应用卷积神经网络，进行配比效果的验证操作，调整网络结构并匹配配比数据，确定调整配比满足预设的性能标准，生成原材料优化比例。
15、作为本专利技术的进一步方案，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的步骤具体为：
16、s201：基于所述原材料优化比例，采用长短期记忆网络，设置网络层数为2，每层128个单元，分析时间跨度内配比变化对混凝土强度和耐久性的影响，生成混凝土性能预测数据；
17、s202：基于所述混凝土性能预测数据，采用遗传算法，设置种群大小为100，交叉率为0.8，变异率为0.05，通过模拟自然选择过程，优化和调整混凝土配比，生成配比细化结果；
18、s203：基于所述配比细化结果，使用长短期记忆网络，进行性能验证操作，调整长短期记忆模型并预测优化配比下的混凝土性能，确定达到设计强度和耐久性要求，生成混凝土性能指标。
19、作为本专利技术的进一步方案，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，生成模具调整方案的步骤具体为：
20、s301：基于所述混凝土性能指标，运用长短期记忆网络，设置网络参数包括3层结构、每层100个单元，对混凝土性能数据与模具磨损趋势之间的长期依赖性进行捕捉，生成模具磨损预测数据；
21、s302：应用决策树算法，根据模具磨损预测数据构建决策树模型，设置决策节点，利用叶节点表示模具维护决策，分析模具调整或更换需求，生成模具维护需求分析结果；
22、s303：基于所述模具维护需求分析结果，确定模具调整或更换时机，采用逻辑判断，包括模具磨损程度超过预定阈值，进行生产效率和产品质量优化，生成模具调整方案。
23、作为本专利技术的进一步方案，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的步骤具体为：
24、s401：基于所述模具调整方案，根据钢筋布置需求，应用卷积神经网络，识别钢筋布局图像中的特征点和布局模式，包括交叉点和边界线，并分析钢筋的最优布局位置，生成钢筋布局分析结果；
25、s402：基于所述钢筋布局分本文档来自技高网...
【技术保护点】
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：
2.根据权利要求1所述的用于智能集成预制梁厂的全工序生产方法，其特征在于，所述原材料优化比例包括水泥的重量比、水的体积比、砂的体积比和碎石的体积比，所述混凝土性能指标包括抗压强度数值、抗拉强度范围、冻融循环下的耐久性评估，所述模具调整方案包括模具的磨损程度评估、预定的模具调整时间、针对生产批次的模具更换计划，所述优化的生产计划包括生产批次安排、原材料到货时间表、预制梁生产的顺序调整，所述养护环境参数包括固化室的目标温度设置、湿度水平、通风速度调整，所述维护调度计划包括预防性维护的时间安排、根据设备运行数据确定的紧急维护响应措施、设备性能监控策略。
3.根据权利要求1所述的用于智能集成预制梁厂的全工序生产方法，其特征在于，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的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的用于智能集成预制梁厂的全工序生产方法，其特征在于，基于所述原材料优
5.根据权利要求1所述的用于智能集成预制梁厂的全工序生产方法，其特征在于，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，生成模具调整方案的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的用于智能集成预制梁厂的全工序生产方法，其特征在于，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的步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的用于智能集成预制梁厂的全工序生产方法，其特征在于，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，生成养护环境参数的步骤具体为：
8.根据权利要求1所述的用于智能集成预制梁厂的全工序生产方法，其特征在于，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，生成能耗优化方案的步骤具体为：
9.根据权利要求1所述的用于智能集成预制梁厂的全工序生产方法，其特征在于，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，生成维护调度计划的步骤具体为：
10.一种用于智能集成预制梁厂的全工序生产系统，其特征在于，根据权利要求1-9任一项所述的用于智能集成预制梁厂的全工序生产方法，所述系统包括原材料分析模块、混凝土配比优化模块、模具调整预测模块、生产计划优化模块、养护环境控制模块、生产环节调整模块、能耗及维护优化模块；
...【技术特征摘要】
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：
2.根据权利要求1所述的用于智能集成预制梁厂的全工序生产方法，其特征在于，所述原材料优化比例包括水泥的重量比、水的体积比、砂的体积比和碎石的体积比，所述混凝土性能指标包括抗压强度数值、抗拉强度范围、冻融循环下的耐久性评估，所述模具调整方案包括模具的磨损程度评估、预定的模具调整时间、针对生产批次的模具更换计划，所述优化的生产计划包括生产批次安排、原材料到货时间表、预制梁生产的顺序调整，所述养护环境参数包括固化室的目标温度设置、湿度水平、通风速度调整，所述维护调度计划包括预防性维护的时间安排、根据设备运行数据确定的紧急维护响应措施、设备性能监控策略。
3.根据权利要求1所述的用于智能集成预制梁厂的全工序生产方法，其特征在于，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的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的用于智能集成预制梁厂的全工序生产方法，其特征在于，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的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的用于智能集成预制梁厂的全工序生产方法，其特征在于，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，生成模具调整方案的步骤具体...
【专利技术属性】
技术研发人员：俞海鹏，童宇，杨涛，周华东，吴云根，喻桢，姜霄，吴鹏，
申请(专利权)人：江西省公路工程有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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