(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211157180.5 (22)申请日 2022.09.22 (71)申请人 重庆大学 地址 400044 重庆市沙坪坝区沙坪坝正 街 174号 (72)发明人 王时龙　李佳　杨波　王昱　何彦　 (74)专利代理 机构 重庆航图知识产权代理事务 所(普通合伙) 50247 专利代理师 胡小龙 (51)Int.Cl. G06F 30/23(2020.01) G06F 119/08(2020.01) (54)发明名称 炸药熔铸固化过程热扩散数字孪生模 型、 温 度场实时优化控制模型及方法 (57)摘要 本发明公开了一种炸药熔铸固化过程热扩 散数字孪生模 型、 温度场实时优化控制模型及方 法， 通过构建的数据驱动热扩散数字孪生模型， 能够实现炸药熔铸过程温度场的实时仿真， 解决 现有技术中无法快速获得整个固化过程温度场 分布的问题； 通过构建温度场优化控制模型， 基 于热扩散数字孪生模型对全局温度场进行实时 监测和未来状态预测， 并以此调整工艺参数， 实 现熔铸过程温度场控制， 解决熔铸过程内部温度 场无法监测、 工艺参数无法根据实际温度场分布 进行优化等约束导致的成型缺陷多、 质量稳定性 差等问题。 采用炸药熔铸固化过程温度场优化控 制方法， 实时采集壁面温度数据， 对炸药熔铸过 程中的工艺参数进行实时调控， 以实现熔铸固化 过程的温度场控制。 权利要求书2页 说明书8页 附图5页 CN 115481554 A 2022.12.16 CN 115481554 A 1.一种炸药 熔铸固化过程热扩散数字 孪生模型构建方法， 其特 征在于： 包括如下步骤： 步骤一： 构建炸药 熔铸固化过程的有限元模型； 步骤二： 对炸药熔铸固化过程进行数值仿真， 仿真过程中随机改变由热芯棒温度、 热芯 棒插入深度和施加压力大小组成的工艺参数， 提取固化过程中所有时间步下 的节点数据， 节点数据包括节点坐标和节点温度； 将多个时间步下的节点数据合成一组工艺参数随时间 变化的温度场分布数据， 利用温度场分布数据构建数据集； 步骤三： 构建数据驱动热扩散数字 孪生模型 31)从同一时间步的温度场分布数据中随机提取节点数据作为局部信息， 通过编码器 将节点数据从输入空间编码进入潜在空间， 得到函数局部插值的初始 节点状态； 32)通过GNN模型中发生T轮消息传递实现空间离散， 更新节点数据并使局部信息全局 化； 33)利用解码器从潜在空间映射到 输出空间， 预测下一时间步温度场分布数据； 34)比较预测得到的下一 时间步温度场分布数据和仿真得到的下一 时间步温度场分布 数据之间的误差是否小于设定阈值： 若是， 则得到数据驱动热扩散数字孪生模型； 若否， 则 更新GNN模型参数， 以下一时间步的温度场分布数据作为输入， 执 行步骤31)。 2.根据权利要求1所述的炸药熔铸固化过程热扩散数字孪生模型构建方法， 其特征在 于： 所述步骤一中， 构建炸药 熔铸固化过程的有限元模型的方法如下： 11)选择炸药 熔铸固化成型 过程数学模型； 12)根据实际工况建立炸药熔铸固化过程的有限元模型， 对炸药熔铸固化过程数值模 拟进行前处理， 完成网格划分； 13)设置边界条件和初始化 参数， 随机改变工艺 参数进行 数值仿真。 3.根据权利要求1所述的炸药熔铸固化过程热扩散数字孪生模型构建方法， 其特征在 于： 所述步骤二中， 对温度场分布数据进行归一 化处理。 4.根据权利要求1所述的炸药熔铸固化过程热扩散数字孪生模型构建方法， 其特征在 于： 所述步骤32)中， 节点温度采用温度传递 函数更新： 其中， f(ri)表示空间节点ri的温度； Vj表示周围空间节点的质量与密度比值； W(|ri‑rj |,h)表示空间节点ri与空间节点rj的距离对 温度扩散的影响， h表示温度 扩散范围； |ri‑rj| 表示空间节点ri与空间节点rj之间的距离 。 5.根据权利要求1所述的炸药熔铸固化过程热扩散数字孪生模型构建方法， 其特征在 于： 所述步骤33)中， 对下一时间步的温度场分布数据进行 预测的方法为： Tn+1＝Tn+△tdT 其中， Tn表示当前时间步的温度； Tn+1表示下一时间步的温度； △t表示一个时间步长的 时间间隔； dT表示温度变化。 6.一种炸药 熔铸固化过程温度场优化控制模型构建方法， 其特 征在于： 包括如下步骤： S1： 随机初始化Q网络的所有参数w， 基于参数w初始化Q网络的所有状态和动作， 并得到 对应的价 值Q， 同时清空经验回放池D； S2： 采集壁面温度数据， 利用如权利 要求1‑5任一项所述方法构建得到的数据驱动热扩权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115481554 A 2散数字孪生模型对温度场进行实时仿真， 获得温度场当前状态sj和全局温度场仿真数据， 以全局温度场仿真数据作为 Q网络的特 征向量φ(sj)； S3： 在Q网络中使用特征向量φ(sj)作为输入， 得到Q网络的所有动作对应的Q值输 出； 利 用∈‑贪婪法在当前Q 值输出中选择对应的动作aj， j为迭代次数； S4： 在状态sj执行当前动作aj， 利用数据驱动热扩散数字孪生模型实 时仿真得到新状态 sj+1以及对应的特征向量φ(sj+1)和奖励rj+1， 判断状态sj+1是否是最终状态： 若是， 则终止迭 代， 得到温度场优化控制模型； 若否， 则执 行步骤S5)； S5： 将获得的四元组(sj， aj， rj+1， sj+1)添加到经验回放池D中， 从经验回放池D中采样m个 样本(si， ai， ri+1， si+1)， 其中i＝j ‑m+1， j‑m+2，···， j‑1， j； j≥m； 计算当前目标Q值yj， 利 用目标Q值yj计算均方差损失函数， 利用均方差损失函数 更新Q网络参数； 更新状态， 令sj＝sj+1， rj＝rj+1， j＝j+1； 执行步骤S3 。 7.根据权利要求6所述的炸药熔铸固化过程温度场优化控制模型构建方法， 其特征在 于： 所述步骤S5中， 当前目标Q 值yj为： 其中， γ表示衰减值； 表示对动作aj+1下的状态sj+1的最大估计值。 8.根据权利要求6或7所述的炸药熔铸固化过程温度场优化控制模型构建方法， 其特征 在于： 所述 步骤S5中， 均方差损失函数为： 其中， m表示样本数量； j表示当前迭代次数； w表示 Q网络的所有参数。 9.一种炸药熔铸固化过程温度场优化控制方法， 其特征在于： 实时采集壁面温度 数据， 采用如权利要求6 ‑8任一项所述方法构建得到的温度场优化控制模 型对炸药熔铸过程中的 工艺参数进行实时调控， 以实现熔铸固化过程的温度场控制。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115481554 A 3