中國壓鑄雜志
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一肖中特公式落球序:人工智能自動優化技術在鋁合金配料中的應用

作者:admin 來源:原創 發表時間:2018-06-04
 
 
 文: C3P國際工程軟件有限公司  陽曉軍、何宇祺、陳敬、李秀華
概述
隨著輕量化和節能減排的客觀需求,工業產品對鋁材的需求量也越來越大,零部件材料以鋁代鋼趨勢愈加明顯。另一方面, 隨著鋁材需求量的增加,鋁加工業也飛速發展,同時對鋁合金材料質量的要求也越來越高。鋁合金熔鑄是決定鋁合金制品性能和質量的關鍵環節,也是實現鋁合金制造業智能化最迫切的流程。
如何獲得低成本、高性能、高質量的鋁合金產品,從鋁合金熔鑄生產線的第一個生產環節配料出發,欲求得到最優配比方案,研究基于鋁合金熔鑄過程智能配料方法是非常有經濟價值和社會意義的課題。
 
問題的提出
配料是鋁合金熔鑄的第一個生產環節,它直接決定了鋁合金產品最終的物理性能、化學性能以及機械加工性能,在鋁合金生產中占據非常重要地位。以高壓鑄造為例,目前原材料、輔料以及直接的熔煉能耗成本幾乎占到企業總成本的一半甚至60%。所以如果能在材料環節對成本進行控制,那么企業的受益是非常直接的。
采用智能配料旨在為企業提供快速、高效、優質的鋁合金產品配料方案,具有非常重要的意義:
1、 以人工智能方法代替人的腦力勞動,解決非常復雜工藝問題
2、 以質量最優為目標建立鋁合金熔鑄配料的知識庫
3、 能非常顯著的降低材料成本、提高鑄件質量。
實際中, 鋁合金熔鑄過程智能配料必須解決傳統配料方法中存在如下問題:
1) 多數據
鋁合金熔鑄車間生產的產品種類往往很多,有的多達幾十種,按照所用原材料的不同可分為兩大類:純鋁系列和再生鋁系列,而且再生鋁系列的鋁材的種類更多。近百種的原材料,每種原材料都有 10 多種成分。
2) 多目標
出爐的鋁合金產品也是由很多成分組成的,對每種成分都有最大值、最小值、檢查標準等限定范圍。對于熔煉的產品, 首先要求產品的化學成分合格:包括主要合金成分和雜質成分含量;同時又想要成本最低:包括所用原料的自身價格和熔煉過程的成本;此外還希望熔煉任務最小。所以這是一個典型的多目標問題。
3) 多因素交叉與熔煉過程中各個成分變化
在熔煉的過程中,一種成分存在于多種物料中,為了配一個成分的目標含量,可能帶入了需要減少的另一個成分,于是又需要核算其他代入成分的含量是否合格;另一方面, 各成分有的是燒損,有的是增加,變化量隨加入方式和加入時間而變。比如:想提高鋁硅比,方法分為增加鋁成分的含量和減少硅成分的含量,鋁成分的增加引發堿比降低,硅成分的減少造成鈣硅比提升。
所以,鋁合金熔鑄配比具備多變量、化學成分復雜、波動量大、強耦合、非線性等特點。各原材料的配比由配料技術人員根據原鋁、廢雜鋁通過質檢儀器得到的成分檢測數據,配料技術人員長時間的配料經驗以及各種原材料的質量數據確定,由于產品及原料種類繁多,廢雜鋁的成分不確定性和批料的成分波動,及熔煉過程的金屬成分“燒損”,使得人工確定鋁合金熔鑄過程配比方案的準確性低、工作量擴大,造成成品性能質量的波動。
目前, 在實際工業中,鋁合金產品配料的信息化還非常低,限制了企業效益提高。想在最短的時間配出高質產品從而提高效益,這就只能使用有限的原材料種類并且對配料專家的經驗要求更加苛刻。時代在進步,專家總有退休的一天,鋁合金的主要原材料(廢雜鋁)品種總要有所變化,專家的經驗如果不能保留、配方如果不能加以改進,那么將會對鋁合金產品的質量及廠家效益造成嚴重影響。因此, 如何確立一種行之有效的配比方案是擺在所有鑄造企業面前不可回避的課題。
 
優化方法、目標與準則
目前,配料類型的系統大致可以分為兩類:一類是通過建立數學模型進行計算,試圖得到行業中廣泛應用產品的配比方案;另一類是引入人工智能的方法進行配料,結合了數學模型,并以專家經驗、配料機理為基礎構造優化方法,從而確定配料比。
1、 基于數學模型的方法
基于數學模型建立配料類的系統的方法有運用經驗公式、多元方程組求解或者運籌學中的線性規劃等得到的。這些方法所對應的系統以配料機制為基礎,結合配料相關的標準數據建立。但對于配料過程中各個參數間偶合關系過于復雜的系統來說,單單只建立數學模型是遠遠不夠的。就像在鋁合金熔鑄配料過程中,各個原材料成分含量標準之間存在一定耦合,單純以精確的數學模型是無法描述的,因此不能僅采用數學模型來確定配比方案。
這方面最直接和多見的方法就是基于 Excel 的經驗試算法, 目前在很多鑄造企業中推廣。
為了解決手工配料過程中對配料技術人員經驗和技術依賴性強,勞動強度大、配料速度慢等問題,很多企業借助于Excel電子表格進行輔助配料,此種方法的過程如下:
(1) 將配料目標所要求的化學成份、各種爐料的化學成份填寫對相應的單元格中。
(2) 配料技術人員根據多年來的工作經驗、本單位實際生產的規則。每種配料規則中包括:配料過程中使用到的合金材料的種類;每個原材料占配料目標的重量比例;如果原材料不能滿足目標化學成份,需要用哪幾種合金對化學成份進行補充;如果配料重量不能達到目標重量應該用哪種原料進行補充。
使用電子表格進行配料使配料過程中的計算量大幅度減小,減小了配料技術人員的工作強度,加快了配料的速度。但是使用電子表格配料還有諸多缺點:
(1) 配料之前需要大量的前期工作,如需要為每種合金牌號制定相當的電子表格。并在表格中錄入各種材料的化學成份及鑄造牌號的工藝要求化學成份。
(2) 需要配料技術人員的經驗做支撐。制定電子表格過程中,需要根據以往的經驗確定各種原材料的配料的大概比例。
(3) 配料過程沒有考慮原料成本,不利于降低產品成本,增加企業經濟效益,增強市場競爭力。
(4) 配料人員仍然需要手工調整原料的重量進行試算。配料速度仍然受到一定程度的限制。
 
2、基于人工智能的方法
配料類專家系統利用人工智能和計算機編程技術,將工藝特點和長期配料的經驗知識管理起來,給出高質量的解決方案;應用適當的算法在合理的時間內得出有效的結論;具備高效和??榛拇媧⒛芰?,靈活的對龐大的知識庫的管理能力。
從計算智能的角度上來講,可以通過很多人工智能的方法得到配料結果,像計算神經元網絡、模糊計算、遺傳算法、粒子群優化等。
本文以SavingCAST™為例,對人工智能方法的配料系統進行一個簡單的介紹。SavingCAST是用于確定鑄造合金的金屬爐料成分的最佳配比的專家系統軟件,其中包括鑄鋼、鑄鐵、鋁合金、銅合金等各種多成分合金配比。實現最小成本配比是SavingCAST™的最重要目的。在配比過程中,軟件考慮到各元素的燒損或增量。內置優化算法,計算出滿足目標成分要求的原料配比并實現最低成本配料。
SavingCAST中包含了很多優化計算方法, 其中最重要的是遺傳算法(Genetic Algorithm ,GA)。生物的進化是一個奇妙的優化過程,它通過選擇淘汰,突然變異,基因遺傳等規律產生適應環境變化的優良物種。遺傳算法是根據生物進化思想而啟發得出的一種全局優化算法。
遺傳算法在本質上是一種不依賴具體問題的直接搜索方法。從微觀的角度看,遺傳算法是一種隨機算法;從宏觀的角度看,它又具有一定的方向性。因此,它不同于一般的隨機算法,它所使用的隨機選擇只是在有方向的搜索過程中的一種工具。正是由于它的方向性,使得它比一般的隨機搜索算法的效率要高。在人工智能研究中,現在人們認為“遺傳算法、自適應系統、細胞自動機、混沌理論與人工智能一樣,都是對今后十年的計算技術有重大影響的關鍵技術”。
 
應用實例與結果討論
以下,我們以ADC12為例,對其進行智能配料。ADC12是Al-Si-Cu系壓鑄鋁合金,在工藝性能上具備良好的鑄造性和切削切工性能,在力學性能上具備強度高的優勢,在理化性能上具備物理性能的熱膨脹性好,化學性能的耐腐蝕性優良的特點。適合氣缸蓋罩蓋、傳感器支架、缸體類等產品。
表一、表二為某企業ADC12材料的內控成分要求和配料原材料成分列表。

 
 
 
 
由于產品產量巨大,該企業一直非常關心配料成本,因此在過去幾年一直致力于這方面的研究。歷史配方是該企業長期積累的內部配方,使用了很長時間;現行配方則是該企業與某高校長期研究的結果,目前已經廣泛應用在企業內部。顯然, 現行配方在成本上已經帶來了顯著效益。
 
 
首先,我們在SavingCAST軟件中輸入以上配料結果, 檢驗一下配料效果。特別是每種元素的含量是否達標。
 

可以看出,在歷史配方中, 每種元素的含量均達到了要求的范圍。分布均相對合理。
 

 
在現行配方中,除Cu元素的結果略微偏低外,其他元素都符合要求。在配料成本方面, 現行配方則有顯著的優勢, 平均每公斤配料的價格降低了0.345元, 這個效益是非常顯著的。
下面, 我們在SavingCAST中,將成本最低作為目標函數,成分合格、庫存限制作為約束條件,建立多目標優化配比模型,進行配料。
 

 
圖三是SavingCAST優化計算的結果分布。在整個配料過程中, SavingCAST共計算了7501個配料方案, 最優的方案分布在圖形綠色區域的左前端。橫軸表示配料成本,靠左為優; 縱軸表示配料誤差, 靠下為優,誤差較大者表示有元素可能并未達標。
我們在左下角的綠色區域選擇最左邊的一個點,其配料成本為13.7715元/千克, 元素成分分布如下:
 

 
可以看出, SavingCAST 的優化結果成本更低, 最佳的成本僅為13.7715/千克, 且各種成分組合都完全符合要求。
 
考慮鋁合金產品成分對產品性能影響的配料
在實際工業應用中, 我們不僅要考慮配料的成本,還要總和考慮最終產品的機械力學性能。因此必須對個元素的分布進行更詳細的研討和優化。
Fe元素對產品性能的影響與配料建議
Fe 增加合金的硬度和強度,降低了塑性、熱裂傾向。隨著 Fe 相的增加,合金中的 Fe 將以針狀出現,使合金出現斷裂的可能性增大,并且原材料中存在廢雜鋁的情況下,Fe 的成分檢測結果只能作為參考值,這是因為廢雜鋁中成分不固定,部分成品檢測值不能作為整批原料的檢測結果,但是,使用低 Fe 的原料或降低 Fe 在合金中的含量會導致配料成本提高。因此,根據配料員的經驗值應將 Fe 控制在中限。
Si元素對產品性能的影響與配料建議
Si 成分在合金中的添加,因為降低了合金組織輸送程度,提高合金的氣密性,從而得到的鑄件組織致密,流動性好,強度高,減少了鑄件的熱裂傾向性。隨著Si 成分的添加,優化了合金本身的鑄造性能,降低了合金本身的力學性能。Si 成分含量的增加,當到達共晶點時,合金本身的抗拉強度上升至最高點,繼續添加 Si,合金本身的抗拉強度會急速降低,產生初晶硅,初晶硅變多的現象會削弱合金自身的切削加工性能。若尚未進行變質處理,Si 以粗大片狀或者針狀出現在共晶體中,嚴重割裂基體,同時削弱合金產品的力學性能以及加工性能。因此,在這里應將Si 控制在中限。
Cu元素對產品性能的影響與配料建議
在 Cu 與 Mg 都加入合金時,想要獲得較好的耐熱性能,可以讓合金得到盡量多數量的 S(CuMgAl2)相,這就需要降低 Cu 成分的含量并適量增加 Mg 成分的含量。隨著 Cu 成分在合金中的含量減少,α(Al)固溶體中 Cu 的濃度也隨著減少,由于含 Cu 濃度低的α(Al)固溶體分解傾向性小而且熱穩定性較好,從而提高了合金的熱穩定性。因此建議將 Cu 含量控制在下限,Mg含量控制在上限。
Mg元素對產品性能的影響與配料建議
對于鑄造鋁合金 ADC12 來說,Mg 成分的含量在 1%的時候合金的力學性能最好。Mg 成分含量超過 1%則合金的力學性能隨之減少。有工藝研究者在實驗中得到,當 Mg 從 0.18%增加到 0.38%時,合金抗拉強度、屈服強度隨 Mg 含量的升高而呈現先降低后升高的趨勢。因此,Mg 的含量應控制在上限。
Sn元素對產品性能的影響與配料建議
Sn 含量的增加降低合金的強度。但若含有少量 Sn(0.05%)則能使合金的強度增加,抗腐蝕性得到改善。因此應將 Sn 控制在下限
Mn元素對產品性能的影響與配料建議
Mn 的存在對合金高溫性能略有改善,提高合金抗疲勞性,減少合金收縮率。有工藝研究者提出 Mn 的含量不能超過 Fe 含量的一半,合金中的 Mn 含量控制在恰好能中和部分 Fe,而不是形成 Al5(Fe,Mn)Al6,降低合金的力學性能。因此應將 Mn 控制在下限。
Zn元素對產品性能的影響與配料建議
在合金中加入 Zn 后,由于 Zn 在 Al 中的溶解度較大,時效過程中 Zn 能夠以彌散質點析出,改善合金的性能。Zn 的含量在 1%左右時,全部固溶在基體中,不形成游離的組織,從而提高 Cu 的溶解速度和溶解度,并提高合金的塑性,故應將 Zn控制在上限。
Ni元素對產品性能的影響與配料建議
Ni 在合金中固溶度不超過 0.04%。若大于 0.04%,Ni 呈不溶性中間金屬,且多與 Fe 結合,故應將 Ni 控制在下限。
 
由于優化過程中的目標好約束條件實在太多,為了把問題簡化,我們引入平行坐標圖作為可視化工具來進行分析。
平行坐標圖是信息可視化的一種重要技術。為了克服傳統的笛卡爾直角坐標系容易耗盡空間、 難以表達三維以上數據的問題, 平行坐標圖將高維數據的各個變量用一系列相互平行的坐標軸表示, 變量值對應軸上位置。為了反映變化趨勢和各個變量間相互關系,往往將描述不同變量的各點連接成折線。所以平行坐標圖的實質是將m維歐式空間的一個點Xi(xi1,xi2,...,xim) 映射到二維平面上的一條曲線。
平行坐標圖的一個顯著優點是其具有良好的數學基礎,其射影幾何解釋和對偶特性使它很適合用于可視化數據分析。
在SavingCAST中,最符合條件的結果被保存在數據文件的前部。為了提高分析效率,我們把SavingCAST分析的前2000個結果以CSV格式輸出到平行坐標圖中, 將所有的縱軸結果都顯示出來, 如圖五所示。
 

 
 
在圖五中, S/N是計算的迭代個數,Price是計算的價格, Tolerance表示計算的誤差。 7_XX表示原材料,共有11種,對應的坐標軸則是其百分比;而CU, FE, MG, MN, NI, SI, SN, ZN則是優化的輸出結果,表示每種元素的含量。這樣一個圖,就把所有的優化信息都表示出來了。
首先, 我們以Tolerance為參考系, 把Tolerance超出我們要求的全部濾掉(Tolerance > 1的部分), 然后根據以上的討論:
1) Cu 應該控制下限 
2) Si應該控制在中限
這樣剩下的結果立即豁然開朗了, 我們從中隨便選擇一條 (當然是價格為優的優先), 這樣獲得的結果不僅價格較優, 且材料的機械性能更好。
 

 
比如,我們選取1374號結果, 詳細數據如下:
 

 
我們返回配料主界面,每種原材料的質量很不或百分比一目了然。最終的配料成本為13.784元/千克。
 

 
如果把這幾種配料方案進行一個比較,就可以發現非常有價值的結果。對于大批量的產品, 這樣的配料效果帶來的產品質量提升和成本節省是非??曬鄣?。
 
 
 
結論與建議
熔煉配料是鑄造企業生產的第一步, 也是最重要的一步, 如何優化配料成本和提高產品質量是每個企業必須面對的問題。通過優化配料方案, 企業可以顯著地節省材料成本和生產成本。
在各種配料算法中,智能算法具有非常顯著的優越性, 不僅可以對成本進行優化,而且配合有效的分析方法, 能非常簡便地選擇出成本較優,性能更好的配方方案。
我們希望能探索到一種更有效、更科學、更便捷的配料方法,以達到顯著降低配料成本、精確達到配料目標的目的,進而提高經濟效益、增強企業的競爭能力。
 
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