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龙图腾网获悉广东巨晨装备科技有限公司申请的专利一种基于数字孪生的铸造排产方法及系统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：CN120069225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202510407284.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于数字孪生的铸造排产方法及系统是由朱荣彬;杨晓真;孙华;李恒;郑传益;何旭设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的铸造排产方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及铸造生产管理技术领域，尤其涉及一种基于数字孪生的铸造排产方法及系统。本发明根据综合质量特征向量先对动态扰动事件判定，针对扰动事件采用强化学习调整，若无动态扰动或扰动消除，则直接采用多目标优化算法精准获取全局最优排产方法。本发明通过多目标优化算法精准获取全局最优排产方法，同时通过约束条件判定和强化学习调整积极、灵活地响应铸造排产中的动态扰动，进一步提高铸造排产方法全局最优的精准性和鲁棒性，从而有效提高铸造生产效率、降低生产成本。

本发明授权一种基于数字孪生的铸造排产方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的铸造排产方法，其特征在于：包括以下步骤： 通过车间物联网设备采集铸造车间的参数信息，依据参数信息将铸造车间映射到数字孪生层，数字孪生层构建三维可视化模型实时映射设备状态、工艺参数及资源数据，并对映射得到的参数信息降维，将降维后的综合质量特征向量导入排产集成数据库； 根据排产集成数据库对排产行为进行动态扰动判定，若排产行为存在扰动，则启动强化学习调整，根据扰动类型实时动态调整排产策略；若无动态扰动或扰动消除，则直接采用多目标优化算法精准获取全局最优排产方法； 所述参数信息降维，包括： 所述参数信息包括设备参数、铸件成品参数、订单交货周期和物料物流信息； 剔除参数信息中超出物理范围或无效的数据； 对参数信息归一化处理，使用随机森林算法保留重要性评分大于重要性评分阈值的参数； 参数信息中提取N1组原始时空快照，进行协方差矩阵计算；根据协方差矩阵进行特征值分解得到特征向量矩阵，筛选保留N2组能量占比超过阈值的主导模态，将原始时空快照投影至主导模态张成的低维空间，使残差范式精度误差小于精度误差阈值，得到降维后的模态系数矩阵； 对降维得到的模态系数矩阵Y按列提取各模态系数，得到第k个主导模态的原始系数，计算加权系数，将加权模态系数矩阵沿行方向叠加，得到综合质量特征向量； 所述综合质量特征向量包括设备参数指数、铸件成品参数指数、订单交货周期指数和物料物流信息指数； 所述投影公式为： ； 所述协方差矩阵表示为： ； 所述加权系数计算公式为： ； 其中，X为原始时空快照，为主导模态，Y为降维得到的模态系数矩阵，为第个快照，为平均场，C为协方差矩阵，为模态权重； 所述强化学习，用于根据扰动类型实时动态调整排产策略，包括步骤： 根据扰动类型设定状态空间；状态空间包括设备状态、质量异常、订单队列和资源约束；设备状态包括设备运行故障状态；质量异常包括铸件成分偏差和夹杂物含量；订单队列包括订单优先级、交货期和工艺路径；资源约束包括模具可用性、原材料库存和能源供应； 根据状态空间，设定调整策略；调整策略包括顺序调整、设备切换、资源重分配和工艺参数优化；顺序调整包括插入移除订单和重排优先级；设备切换包括故障设备任务迁移至备用设备；资源重分配包括模具调拨、人员班次调整和能源动态调度；工艺参数优化包括熔炼温度调整和冷却速率调整； 设定动作空间：将调整策略通过动作空间输出； 根据状态空间和动作空间定义激励函数，引导排产系统在扰动环境下学习最优调度策略；激励函数用于量化惩罚和奖励机制；激励函数包括交货准时率： ，资源利用率：，质量合格率：，违约成本：，设备空转损失：，质量返工成本：； 其中，表示实际完成时间，表示计划交货时间，为实际产能，为理论最大产能，为合格品数量，为总产量，为订单违约金，为延迟赔偿金，为设备空闲时间，为单位时间能耗成本，为缺陷品数量，为单件返工成本。

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