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龙图腾网恭喜武汉理工大学申请的专利一种碳纤维预氧化炉参数优化方法、系统及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115356999B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211115642.7，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种碳纤维预氧化炉参数优化方法、系统及存储介质是由江雪梅;谭牧遥;金亮;刘泉;方艺霖;姚碧涛设计研发完成，并于2022-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种碳纤维预氧化炉参数优化方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种碳纤维预氧化炉参数优化方法、系统及存储介质，包括以下步骤：获取预氧化炉多温区的温度时间参数以及预氧纤维的密度模量数据；使用处理后的数据基于KNN回归模型建立多精度预测模型；将相关控制参数作为决策变量，设置预氧化炉多温区的温度时间最优值，将每个预测模型预测值与相应预氧纤维的密度最优值之差的绝对值和模量预测模型预测值最大化作为目标函数，利用遗传编程算法进行多目标优化，得到目标函数最优的预氧化炉参数。本发明解决了传统方法难以对碳纤维预氧化炉多温区的温度时间参数进行优化设置的难题，能够快速准确的完成预氧化炉多温区的温度时间参数的优化调整。

本发明授权一种碳纤维预氧化炉参数优化方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种碳纤维预氧化炉参数优化方法，其特征在于：包括以下步骤：从碳纤维生产线获取多组预氧化炉不同温区的温度参数和时间参数，以及其对应的预氧纤维的密度和模量；根据多组预氧化炉不同温区的温度参数和时间参数以及其对应的预氧纤维的密度和模量分别构建模量数据集和密度数据集；其中，模量数据集的单个样本信息包括：作为输入的单组预氧化炉各温区的温度参数和时间参数，作为数据标签的该组预氧化炉各温区的温度参数和时间参数所对应的预氧纤维的模量；密度数据集的单个样本信息包括：作为输入的单组预氧化炉各温区的温度参数和时间参数，作为数据标签的该组预氧化炉各温区的温度参数和时间参数所对应的预氧纤维的密度；采用模量数据集为KNN回归模型提供数据支持，得到模量预测模型；采用密度数据集为KNN回归模型提供数据支持，得到密度预测模型；将温度参数和时间参数作为决策变量并设置约束条件，设置预氧纤维的密度最优值，将密度预测模型预测值与相应预氧纤维的密度最优值之差的绝对值最小化和模量预测模型预测值最大化作为目标函数；利用遗传编程算法进行目标函数的优化，得到使预氧纤维的密度和模量相对最优的预氧化炉多温区的温度参数和时间参数；所述模量预测模型包括低精度模量模型和高精度模量模型；采用模量数据集中部分样本支持KNN回归模型，得到低精度模量模型；采用模量数据集中全部样本支持KNN回归模型，得到高精度模量模型；分别采用低精度模量模型和高精度模量模型的预测值构建目标函数；所述密度预测模型包括低精度密度模型和高精度密度模型；采用密度数据集中部分样本支持KNN回归模型，得到低精度密度模型；采用密度数据集中全部样本支持KNN回归模型，得到高精度密度模型；分别采用低精度密度模型和高精度密度模型的预测值构建目标函数；利用遗传编程算法进行目标函数的优化，得到使预氧纤维的密度和模量相对最优的预氧化炉多温区的温度参数和时间参数的过程包括：S1，设置遗传编程所需要的种群数量，交叉、变异概率，迭代次数，并根据设置的决策变量的约束条件，随机生成初始种群；S2，将初始种群中的各个个体作为低精度模量模型和低精度密度模型的输入，得到相应的目标函数值；S3，对低精度模量模型和低精度密度模型的目标函数值进行非支配排序，得到种群最优解集和次优解集，并将最优解集和次优解集作为高精度模量模型和高精度密度模型输入，得到相应的目标函数值；S4，根据对高精度模量模型和高精度密度模型的目标函数值进行非支配排序并选择优秀个体保留；S5，对种群剩余个体进行交叉、变异、遗传，生成子代，每间隔10代，将优秀个体数值进行实验得到对应的预氧化纤维的密度和模量精确值并对应存入模量数据集和密度数据集，重新进行模量数据集和密度数据集的非支配排序，并更新低精度模量模型、高精度模量模型、低精度密度模型和高精度密度模型；S6，将子代与父代合并成新种群，将新种群中的各个个体作为低精度模量模型和低精度密度模型的输入，得到相应的目标函数值；S7判断是否达到最大迭代次数，如果没有，则重复执行步骤S3-S6，如果达到最大迭代次数，则算法终止，得到优秀个体集合。

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