一种基于模糊BP神经网络的玻璃钢化的工艺参数设置方法

摘要

本发明公开了一种基于模糊BP神经网络的玻璃钢化的工艺参数设置方法，该工艺参数设置方法中根据初始样本对BP神经网络进行训练，并将现有的钢化玻璃分为若干类别，利用训练好的BP神经网络获取各个类别的最优工艺参数，并根据所有类别的工艺参数构建工艺数据库，直接判断待钢化玻璃的所属类别，从工艺数据库直接选取该类别对应的工艺参数，利用选择的工艺参数设定待钢化玻璃钢化的工艺参数。本发明中利用BP神经网络，直接获取待钢化玻璃钢化时的最优工艺参数，减小了对人工经验的依赖程度，降低了生产成本，且通过计算机实现，设置精度高，出错率低，有利于提高钢化玻璃的质量，大大提高了生产效率。

主权项

一种基于模糊BP神经网络的玻璃钢化的工艺参数设置方法，其特征在于，包括：(1)获取若干个初始样本，每个初始样本包括一个批次玻璃的玻璃品种、玻璃厚度、一炉次的玻璃块数和玻璃总面积，以及相应的工艺参数；(2)针对任意一个初始样本，将该初始样本中的玻璃品种和玻璃厚度模糊化为特征值，并以模糊化后的样本作为训练样本；(3)以各个训练样本的特征值、一炉次的玻璃块数和玻璃总面积作为BP神经网络的输入，以工艺参数作为输出，训练BP神经网络得到训练好的BP神经网络；(4)按照钢化玻璃的玻璃品种、玻璃厚度、一炉次的玻璃块数和玻璃总面积将钢化玻璃分为若干个类别，并确定各个类别对应的特征样本；(5)将该特征样本输入训练好的BP神经网络得到各个类别的最优工艺参数，根据各类别的最优工艺参数构建得到工艺数据库；(6)获取待钢化玻璃的玻璃品种、玻璃厚度以及玻璃的大小和形状，并根据玻璃钢化炉的上片台的大小对待钢化玻璃进行预排产，得到一炉次的玻璃块数和玻璃总面积；(7)根据待钢化玻璃的玻璃品种、玻璃厚度、一炉次的玻璃块数和玻璃总面积确定待钢化玻璃所属的类别，根据其所属的类别从工艺数据库中选择相应的最优工艺参数，并根据选择的最优工艺参数设定待钢化玻璃的钢化时的工艺参数。