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公开(公告)号：CN114139817B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202111476871.7
申请日：2021-12-02
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 公开了区域集聚生产模式的电解铝协同配铝调度优化方法及装置，能够实现跨企业、多品种、多生产模式的协同配铝调度。方法包括：(1)分别针对连续浇铸和满炉起铸的生产模式对协同配铝调度问题进行建模；(2)抗体群初始化；(3)形成记忆细胞库，并从记忆细胞库中随机抽取部分抗体作为初始抗体群的一部分；(4)构造亲和度评估函数以及惩罚算子；(5)克隆扩增；(6)克隆变异；(7)使得高浓度抗体在后续克隆选择中能够得到抑制，以保留抗体群的多样性，避免陷入局部最优；(8)使用惩罚算子对抗体群进行惩罚，并根据亲和度对抗体群进行选择收缩，保留亲和度较高的抗体；(9)根据迭代次数设定值判断是否终止计算。
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公开(公告)号：CN111931898B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202010716318.5
申请日：2020-07-23
Applicant: 兰州理工大学 , 中铝视拓智能科技有限公司
IPC: G06Q50/04 , G06N3/006 , G06F17/11 , C25C3/20 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明属于配铝调度技术领域。为了提高配铝调度的效率和质量，本发明公开了一种基于深度免疫克隆算法的电解铝智能配铝调度方法，该方法包括以下步骤：步骤S1，获取数据参数；步骤S2，根据种群初始化策略配置进行电解槽拆分；步骤S3，引入编码序列建立与拆分后电解槽的对应关系，并通过交叉变异构建编码序列群组；步骤S4，基于深度免疫克隆算法进行最优化迭代计算，获得最佳编码序列，通过对最佳编码序列进行组包操作得到最佳配铝调度方案。采用本发明的方法，不仅可以提高配铝调度的计算效率，而且可以提高抬包质量，实现最佳配铝调度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111931898A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010716318.5
申请日：2020-07-23
Applicant: 兰州理工大学 , 中铝视拓智能科技有限公司
Abstract: 本发明属于配铝调度技术领域。为了提高配铝调度的效率和质量，本发明公开了一种基于深度免疫克隆算法的电解铝智能配铝调度方法，该方法包括以下步骤：步骤S1，获取数据参数；步骤S2，根据种群初始化策略配置进行电解槽拆分；步骤S3，引入编码序列建立与拆分后电解槽的对应关系，并通过交叉变异构建编码序列群组；步骤S4，基于深度免疫克隆算法进行最优化迭代计算，获得最佳编码序列，通过对最佳编码序列进行组包操作得到最佳配铝调度方案。采用本发明的方法，不仅可以提高配铝调度的计算效率，而且可以提高抬包质量，实现最佳配铝调度。
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公开(公告)号：CN114139817A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111476871.7
申请日：2021-12-02
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 公开了区域集聚生产模式的电解铝协同配铝调度优化方法及装置，能够实现跨企业、多品种、多生产模式的协同配铝调度。方法包括：(1)分别针对连续浇铸和满炉起铸的生产模式对协同配铝调度问题进行建模；(2)抗体群初始化；(3)形成记忆细胞库，并从记忆细胞库中随机抽取部分抗体作为初始抗体群的一部分；(4)构造亲和度评估函数以及惩罚算子；(5)克隆扩增；(6)克隆变异；(7)使得高浓度抗体在后续克隆选择中能够得到抑制，以保留抗体群的多样性，避免陷入局部最优；(8)使用惩罚算子对抗体群进行惩罚，并根据亲和度对抗体群进行选择收缩，保留亲和度较高的抗体；(9)根据迭代次数设定值判断是否终止计算。
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公开(公告)号：CN114104453A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111461039.X
申请日：2021-11-30
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 公开了基于图像处理的有色金属自动贴标方法及装置，使用贴标点定位算法对图T2检测贴标像素点，并将该像素点转换为机器人坐标系下的点D1，在D1点周围取n>2个点，结合激光位移传感器返回的距离，分别得到n个不在同一条线上的三维坐标点，进行平面拟合，得到平面M1，对平面M1求解法向量进而求解偏角δ，根据偏角δ调整机械臂末端吸盘位姿，完成贴标操作，因此更适合在复杂工厂环境下的有色金属贴标，大大提高了有色金属浇铸生产线上贴标的效率与精度。
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公开(公告)号：CN113134683A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110523053.1
申请日：2021-05-13
Applicant: 兰州理工大学
IPC: B23K26/362 , B23K26/08 , B23K26/70
Abstract: 基于机器学习的激光标刻方法及装置，更适合棒材在复杂环境下的定位，其误差满足标刻平台定位精度需求。方法包括：(1)对实验环境下模拟现场环境拍摄的棒材照片进行标注，随机抽取20％作为验证集数据，其余全部作为训练集数据；(2)在PyTorch和CUDA框架下训练棒材数据集；(3)对目标检测模型的评价指标AP、mAP、Recall进行分析，如不满足预期效果则调整棒材训练集和网络循环次数来提高精确率，获得最优参数和评估模型；(4)获取棒材堆区域图像；(5)利用最优参数检测出图像中的目标物体，并获取物体在图像中的坐标信息，确定棒材端面坐标；(6)控制机器人运动到棒材端面坐标；(7)进行激光标刻。
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公开(公告)号：CN104275096A
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201410566829.8
申请日：2014-10-23
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 一种凹凸棒多孔膜的制备方法，其步骤为：（1）以纯化后的凹凸棒为原料，盐酸盐为成孔剂，以凹凸棒和成孔剂的总质量为基准，成孔剂的加入量为总质量的30~60%，将凹凸棒和盐酸盐粉末置于研钵中充分研磨，用压片机，在24~30MPa下保持5~10min，干压成型制备出片状膜；（2）将片状膜置于管式炉中，在惰性气体保护下升温到400~600℃，烧结1~2h，使膜表面发生碳化反应；膜随炉冷却至室温后取出；（3）将冷却到室温的膜浸泡于蒸馏水中，经3-5次水洗直到将盐酸盐除尽；（4）将除尽盐酸盐的膜干燥后即得凹凸棒多孔膜。
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