利用 AI 机器学习,轻松实现化合物配比最优化解决方案
为什么需要化合物配比的优化?
在化合物制造行业中,化合物的配比是产品质量控制的关键环节。
化合物制造流程
目前,这一过程高度依赖于材料专家和工程技术人员的经验,通过反复试验来验证产品性能,确保其满足市场和客户的要求。然而,这种传统的试错方法存在着显著的局限性,包括周期长、成本高,无法保证每次都能找到最接近的配比方案。
如何利用 AI 方案进行优化?
利用 AI 技术通过机器学习和深度学习算法,分析历史数据来预测化合物在不同配比下的性能。
数据收集与分析:AI 技术首先收集大量的历史数据,包括化合物的性能数据和原材料特性数据,为后续的分析和预测提供基础。
建立预测模型:利用机器学习算法,AI 对数据进行预处理和特征提取,自动学习配比与化合物性能之间的关系,构建出预测模型。
优化与评估:在寻找新的配比方案时,AI 技术能迅速利用已建立的模型进行预测和评估,帮助科研人员快速定位到最佳配比,显著提高研发效率。
案例:高性能粘合剂配比优化
客户目前要生产一款高性能粘合剂,但其研发面临核心痛点:
配方开发的复杂性:传统试错法效率低下,难以同时满足化学稳定性、机械性能和热稳定性的高标准。大量实验不仅耗时,而且可能无法找到理想的配方。
实验的不确定性:即使条件相同,实验结果也可能因操作或环境差异而无法重现,这阻碍了有效的性能评估和决策。
严格的性能测试要求:汽车领域对粘合剂的性能有严苛标准。任何一项测试失败都可能导致配方调整,进而延长开发周期。
所以,他们需要找到一个粘合剂配方,能够使得热分解温度在 350℃,拉伸强度在 100MPA,质量损失在 3%附近的高性能粘合剂。
为解决这些痛点,企业正转向利用 AI 技术,以期通过智能算法快速筛选和优化配方,提高研发效率,降低成本,并加速产品上市。
基于 RapidMiner 的高性能粘合剂配比优化方案
粘合剂制作过程:
特征提取:
数据清洗后,提取了以下特征数据
优化逻辑是,基于已有的的粘合剂的历史数据进行建模,可以通过 DOE 的方式生成新的配比数据,通过模型进行预测并进行优化。
在进行数据融合的时候,会存在不同的化合物使用的原材料和工艺是不同的。那么在做数据融合的时候,需要把当前没有添加的原材料和没有使用到的工艺设置为 0。在特征处理时候需要注意几种情况:
部分工艺可能只在某一个粘合剂合成的时候出现,在出现的占比中非常少,这种属于正常情况,所以不需要把空值过多的列进行删除。
多目标优化的时候,需要根据目标的需要进行变量的衍生。例如:我需要热分解温度要在 350℃,质量损失为 3%,拉伸强度为 100MPA,那么我就创建一个变量名为“Com”的变量,公式是:
([热分解温度]-350)^2+ ([拉伸强度]-100)^2+ ([质量损失])^2
我们在优化的时候只需要让当前的“Com”为 0 即可找到我们的最优粘合剂配比方案。
RapidMiner 中的 Process
总体流程以及步骤分解
总结:基于 Simulator 的优化
通过利用 RapidMiner AI Studio 的模拟功能,我们成功地进行了高性能粘合剂的模拟实验。经过对大量数据基于机器学习算法的优化迭代,我们找到了满足高性能粘合剂所有性能要求的最优配比方案。
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