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龙图腾网获悉南通坤德紧固件有限公司申请的专利基于大数据分析的紧固件热处理工艺参数优化方法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：CN120893331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511438574.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于大数据分析的紧固件热处理工艺参数优化方法是由季培德;季峰设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据分析的紧固件热处理工艺参数优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据分析的紧固件热处理工艺参数优化方法，具体涉及金属热处理技术领域，本发明通过采集热处理过程中的工艺参数，并进行预处理，根据预处理结果构建热处理过程中紧固件硬度均匀性指数、紧固件残余应力平衡指数和紧固件形变指数的优化模型，并进行融合得到多目标综合优化模型；采用改进的多目标智能优化算法得到最优热处理工艺参数组合；最后对多子优化目标进行评估，对异常评估结果进行反馈；本发明通过融合紧固件硬度均匀性、残余应力分布和变形量的子优化模型，构建多目标综合优化模型，采用改进的多目标智能优化算法，解决了多目标优化中算法收敛性与搜索能力的问题。

本发明授权基于大数据分析的紧固件热处理工艺参数优化方法在权利要求书中公布了：1.基于大数据分析的紧固件热处理工艺参数优化方法，其特征在于：包括： S1：通过数据采集设备，采集工艺输入参数、设备运行参数、环境参数以及紧固件热处理性能检测参数，确定采集的数据维度，得到第一热处理工艺多维度数据； 所述工艺输入参数包括淬火温度、回火时间、冷却速率、加热速率、淬火介质温度；设备运行参数包括加热功率、传送带速度、冷却系统压力；环境参数包括车间温度、湿度；紧固件热处理性能检测参数包括表面硬度H1、心部硬度H2、硬度标准差σh、表面残余拉应力σ1、心部残余压应力σ2、应力梯度G、直径收缩率ΔD、长度伸长率ΔL，椭圆度ΔE； S2：采集不同批次的第一热处理工艺多维度数据并进行预处理，得到第二热处理工艺多维度数据； S3：基于预处理中数据归一化后的第一热处理工艺多维度数据和第二热处理工艺多维度数据，构建热处理过程中紧固件硬度均匀性指数、紧固件残余应力平衡指数和紧固件形变指数的优化模型； 所述S3实现包括： S3.1：基于数据归一化后的第一热处理工艺多维度数据，分别构建紧固件硬度均匀性指数优化目标U、紧固件残余应力平衡指数优化目标B和紧固件形变指数优化目标S，，硬度标准差σh通过统计同一批次中的m1个紧固件的心部硬度的标准差得到； ，G为应力梯度，G=|σ1‑|σ2||，，ΔD通过热处理前后紧固件直径变化率得到，ΔL通过热处理前后紧固件长度变化率得到，，Dmax和Dmin分别为热处理后紧固件截面长轴方向的直径和短轴方向的直径，Dno为设计直径； S3.2：构建紧固件硬度均匀性指数优化模型： S3.2.1：相关性计算：基于第二热处理工艺多维度数据，采用皮尔逊相关系数，计算m个批次的第i个主成分值Xi与m个批次的硬度标准差σhj的相关系数Yipc,σh，每批次对应1组包含主成分值‑σh值的样本对，共m组；然后遍历n个主成分，筛选出相关系数Yipc,σh的绝对值≥相应阈值的候选主成分pci，得到候选主成分数据集pc，，pcs,i为候选第i个主成分，n1表示候选主成分的数量，n1＜n； S3.2.2：相关性去重：首先计算候选主成分两两之间的相关性系数，若两两之间的相关性系数绝对值≥相应的阈值，则认为两者高度冗余，保留其中相关性系数值大的主成分，得到无冗余的目标主成分数据集pcm，，pcm,i为目标第i个主成分，n2表示目标主成分的数量，n2≤n1； S3.2.3：重要性排序：将目标主成分数据集pcm作为输入特征，以硬度标准差σh为目标变量，通过m个批次的主成分值‑σh值的样本对构建随机森林回归模型，随机森林回归模型中决策树数量=100，最大深度=5，分裂特征数量设置为sqrtn2，若n2≤5，则选择全部主成分特征，输出每个主成分对硬度标准差σh的特征重要性得分数据集wm，，wi为第i个目标主成分的重要性得分； S3.2.4：构建紧固件硬度均匀性指数的优化模型：首先基于紧固件硬度均匀性指数优化目标U，通过m个批次的目标主成分数据集pcm与H1、H2和σh拟合相应的映射关系模型H1pcm、H2pcm和σhpcm； S3.2.5：构建目标函数：首先结合目标主成分数据集pcm和优化目标U构建目标函数Upcm；然后统计m个批次中硬度标准差σh小于等于相应阈值的对应目标主成分的取值范围pcmin,pcmax，pcmin和pcmax分别为每个主成分值的最小值和最大值；最后设定协同约束条件st，st=[pcmin,pcmax1,pcmin,pcmax2,...,pcmin,pcmaxn2]，pcmin,pcmaxn2为第n2个目标主成分的取值范围； S4：融合三个子优化模型，构建多目标综合优化模型，采用改进的多目标智能优化算法对所述多目标综合优化模型进行求解，得到最优热处理工艺参数组合； S5：将所述最优热处理工艺参数组合应用于紧固件热处理生产过程，对多子优化目标进行评估，将异常评估结果传输至管理端进行人机交互。

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