[0001] 本发明属于铝型材挤压生产能耗预测技术领域，涉及一种铝型材挤压生产能耗预测方法，还涉及一种铝型材挤压生产能耗预测系统。

[0002] 由于铝型材具有优良的材料延伸性、易加工性、易成形性，在建筑、装饰领域得到了广泛的应用。然而，铝型材的生产不仅需要对铝棒、模具进行预热，而且需要利用非常大的挤压力挤压铝棒通过相应的模具后获得产品所需的形状。这就导致了铝型材的生产属于高能耗、高排放的生产过程。目前，节能减排已成为社会生产的主流趋势。为了降低铝型材生产过程的能耗与排放，减少能源消耗，同时节约生产成本，企业界与学术界一直在寻找降低生产铝型材能耗、预测生产铝型材能耗的方法。

[0003] 中国专利申请(申请号为201911218560.3)公开了一种基于粒子群算法的等温挤压工艺参数优化方法，针对工艺参数与金属变形抗力之间的关系复杂且不明确，难以实现合格产品质量和较低生产能耗为约束的最佳工艺参数组合的问题，提出采用支持向量机建立工艺参数与等温挤压成形能耗和型材出口面温度的预测模型，以挤压成形能耗与型材出口面的温度均方差为优化目标，构建多目标优化模型，采用粒子群算法对多目标优化模型进行求解，从而优化等温挤压工艺参数，以实现型材质量最优及成形能耗最小的优化方案，该方案中需要大量数据和复杂模型才能够实现。

[0041] 下面结合具体的实施例对本发明进行进一步介绍。

[0042] 实施例1：如图1所示，一种铝型材挤压生产能耗预测方法，该方法包括以下步骤：

[0043] 1)利用正交实验法设计企业各种现有铝型材产品生产的工艺参数方案；工艺参数包括挤压杆的挤压速度、铝棒温度和模具温度

[0044] 挤压杆的挤压速度、铝棒温度、模具温度等工艺参数的3因素、10水平实验方案；

[0045] 2)根据工艺参数方案进行铝型材生产实验，确定各种现有铝型材产品最低生产能耗；

[0046] 确定方法为：比较同种规格型号的铝型材产品在实验方案中所有工艺参数组的加工能耗，能耗值最小的该为规格型号的产品最低生产能耗

[0047] 3)采用卷积神经网络或生成对抗网络对待加工产品横截面形状与实验生产产品横截面形状进行对比，找出与待加工产品横截面形状最相似的实验生产产品，计算两种产品横截面的相似度值；

[0048] 相似度值为待加工产品横截面所有形状特征与其最相似实验生产产品横截面特征的相同数量占其最相似实验生产产品横截面的特征总数的百分比(类似现有技术中的人脸识别中的脸型轮廓识别)；

[0049] 4)计算待加工产品挤压系数λd与最相似实验生产产品挤压系数λb之比；

[0050] 5)利用最相似铝型材产品生产能耗值、待加工产品与其最相似实验生产产品的相似度值以及挤压系数比计算待加工产品的生产能耗预测值；

[0051] 待加工产品的生产能耗预测值的计算公式为

[0052]

[0053] Qy—待加工产品的生产能耗预测值；

[0054] γ—相似度值；

[0055] λd—待加工产品挤压系数；

[0056] λb—最相似实验生产产品挤压系数；

[0057] Qs—最相似实验生产产品的生产能耗值。

[0058] 实施例2：如图2所示，一种铝型材挤压生产能耗预测系统，包括，[0059] 工艺参数方案确定模块，用于确定各种现有铝型材产品生产的工艺参数方案；

[0060] 最低生产能耗确定模块，用于根据工艺参数方案确定模块确定的参数进行实验，确定各种现有铝型材产品最低生产能耗；

[0061] 相似度确定模块，用于对深度学习确定的待加工产品横截面形状与实验生产产品横截面形状的相似度值；

[0062] 挤压系数比确定模块，用于确定待加工产品挤压系数λd与最相似实验生产产品挤压系数λb之比；

[0063] 预测模块，根据最相似铝型材产品生产能耗值、待加工产品与其最相似实验生产产品的相似度值以及挤压系数比对待加工产品的生产能耗预测值。