权利要求
设定所述目标最低性能的容忍区间并取其上限值作为目标性能，输入预先生成的复配应用模型中，输出多组原料配比和工艺参数;
计算每组原料配比的原料成本及对应工艺参数的工艺成本;
获取预设未来生产周期内各原料的价格波动量，基于所述价格波动量与原料使用量的乘积计算动态值;
使用所述动态值对原料成本进行纠正，得到纠正成本，并计算所述纠正成本与所述工艺成本的总和;
按照总和最小值所对应的原料配比和工艺参数进行生产。
2.根据权利要求1所述的铜合金导线的制备方法，其特征在于，所述工艺参数为熔炼、铸造、热加工、冷加工、固溶处理、拉拔与时效处理至少一个过程中的加工参数。
3.根据权利要求1所述的铜合金导线的制备方法，其特征在于，所述性能包括导电率和抗拉强度。
4.根据权利要求3所述的铜合金导线的制备方法，其特征在于，所述导电率的容忍区间为最低导电率值的102%至105%;
所述抗拉强度的容忍区间为最低抗拉强度值的102%至110%。
5.根据权利要求1所述的铜合金导线的制备方法，其特征在于，所述纠正的方法，包括：
将各原料价格波动范围划分为若干连续区间，并为每个区间预设影响系数;
根据所述预设未来生产周期内原料的价格波动量，确定所述影响系数;
获取企业对原料价格波动的风险承受阈值;
基于所述影响系数和所述风险承受阈值对所述动态值的影响，计算各原料的成本波动因子;
将所述成本波动因子叠加至所述原料成本，得到纠正成本。
6.根据权利要求5所述的铜合金导线的制备方法，其特征在于，所述风险承受阈值的确定方法包括：
采集企业历史采集各原料的成本偏差率;
将所述成本偏差率与企业预设的可接受偏差上限进行对比，生成不同原料的风险承受阈值权重;
基于所述权重与原料库存周转率的乘积，计算动态风险承受阈值。
7.根据权利要求1所述的铜合金导线的制备方法，其特征在于，所述价格波动量的获取方法，包括：
采集预设未来生产周期内各原料的历史价格数据，并计算加权平均值，得到初步价格集;
引入市场供需因子、经济调控因子和当前价格对所述初步价格集进行修正，得到修正价格集;
提取所述修正价格集中的最大值、最小值以及平均值，按下述公式计算价格波动量：
价格波动量=(最大值-最小值)/ 平均值×100%。
8.根据权利要求1所述的铜合金导线的制备方法，其特征在于，所述复配应用模型的构建方法，包括：
采集历史生产数据，形成包含原料配比、工艺参数及实测性能指标的样本数据集;
将所述样本数据集构建为样本矩阵，并且将所述样本数据集划分为训练集和测试集;
创建随机森林基础回归模型，并且使用扩展器对所述随机森林基础回归模型进行扩展;
使用所述训练集对扩展后的所述随机森林基础回归模型进行训练，使用测试集进行评估，得到复配应用模型。
9.根据权利要求7所述的铜合金导线的制备方法，其特征在于，所述市场供需因子的量化方法包括：
获取预设未来生产周期内的产能波动率、订单增长率以及替代材料溢价率并赋予权重，然后进行加权计算，得到市场供需因子。
10.根据权利要求1所述的铜合金导线的制备方法，其特征在于，得到所述铜合金导线成品后，截取成品并测试其实际性能值，当实际性能值超出所述容忍区间时，调整目标性能的容忍区间限值。
说明书
技术领域
[0001]本发明涉及合金材料的技术领域，特别是涉及一种铜合金导线的制备方法。
背景技术
[0002]铜合金导线因其优异的导电性和热导性，成为现代工业中不可替代的基础材料，广泛应用于输电导线、电子引线、通信电缆等高导电材料，以及电机转子、连接器、航空航天电缆等高强度应用场合。
[0003]为了满足特定应用场合下的性能需求，如导电性、机械强度等，通常需要精确控制原材料的选择及其配比，以及生产工艺参数，传统上，这一过程往往依赖于经验丰富的技术人员的经验和直觉，这不仅效率低下，而且难以适应快速变化的市场需求和原材料价格波动;并且为保障最低性能要求且规避生产风险，配方设计时需预留较大的性能冗余量，导致原料成本增加且资源浪费;原料价格动态波动时，现有技术无法实时调整配比或工艺路径以适配最低总成本方案，企业被迫承担原料溢价或被迫启用高库存模式。
[0004]公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明总体背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成本领域技术人员所公知的现有技术。
发明内容
[0005]为解决上述技术问题，本发明提供一种铜合金导线的制备方法，通过建立复配应用模型与动态成本纠正算法，实现铜合金导线的低成本、高稳健性制备。
[0006]本发明的一种铜合金导线的制备方法，包括：
确定铜合金导线的目标最低性能;
设定目标最低性能的容忍区间并取其上限值作为目标性能，输入预先生成的复配应用模型中，输出多组原料配比和工艺参数;
计算每组原料配比的原料成本及对应工艺参数的工艺成本;
获取预设未来生产周期内各原料的价格波动量，基于价格波动量与原料使用量的乘积计算动态值;
使用动态值对原料成本进行纠正，得到纠正成本，并计算纠正成本与工艺成本的总和;
按照总和最小值所对应的原料配比和工艺参数进行生产。
[0007]作为本发明的一种优选方案，工艺参数为熔炼、铸造、热加工、冷加工、固溶处理、拉拔与时效处理过程中的加工参数。
[0008]作为本发明的一种优选方案，性能包括导电率和抗拉强度。
[0009]作为本发明的一种优选方案，导电率的容忍区间为最低导电率值的102%至105%;
抗拉强度的容忍区间为最低抗拉强度值的102%至110%。
[0010]作为本发明的一种优选方案，纠正的方法，包括：
将各原料价格波动范围划分为若干连续区间，并为每个区间预设影响系数;
根据预设未来生产周期内原料的价格波动量，确定影响系数;
获取企业对原料价格波动的风险承受阈值;
基于影响系数和风险承受阈值对动态值的影响，计算各原料的成本波动因子;
将成本波动因子叠加至原料成本，得到纠正成本。
[0011]作为本发明的一种优选方案，风险承受阈值的确定方法包括：
采集企业历史采集各原料的成本偏差率;
将成本偏差率与企业预设的可接受偏差上限进行对比，生成不同原料的风险承受阈值权重;
基于权重与原料库存周转率的乘积，计算动态风险承受阈值。
[0012]作为本发明的一种优选方案，价格波动量的获取方法，包括：
采集预设未来生产周期内各原料的历史价格数据，并计算加权平均值，得到初步价格集;
引入市场供需因子、经济调控因子和当前价格对初步价格集进行修正，得到修正价格集;
提取修正价格集中的最大值、最小值以及平均值，按下述公式计算价格波动量：
价格波动量=(最大值-最小值)/ 平均值×100%。
[0013]作为本发明的一种优选方案，复配应用模型的构建方法，包括：
采集历史生产数据，形成包含原料配比、工艺参数及实测性能指标的样本数据集;
将所述样本数据集构建为样本矩阵，并且将所述样本数据集划分为训练集和测试集;
创建随机森林基础回归模型，并且使用扩展器对所述随机森林基础回归模型进行扩展;
使用所述训练集对扩展后的所述随机森林基础回归模型进行训练，使用测试集进行评估，得到复配应用模型;
使用所述复配应用模型对目标性能进行预测，通过启发式规则优化预测结果，输出多组原料配比和工艺参数。
[0014]作为本发明的一种优选方案，市场供需因子的量化方法包括：
获取预设未来生产周期内的产能波动率、订单增长率以及替代材料溢价率并赋予权重，然后进行加权计算，得到市场供需因子。
[0015]作为本发明的一种优选方案，得到铜合金导线成品后，截取成品并测试其实际性能值，当实际性能值超出容忍区间时，调整目标性能的容忍区间限值。
[0016]与现有技术相比本发明的有益效果为：
1)本发明摒弃了传统依赖技术人员经验和直觉的方式，通过构建复配应用模型，能够快速输出多组原料配比和工艺参数，这不仅极大地提高了确定配比和参数的效率，还利用模型的精准性，克服了人工判断的主观性和不确定性，使铜合金导线在满足特定性能需求方面更具可靠性，有效适应快速变化的市场需求;
2)设定目标最低性能的容忍区间并结合成本计算，避免了为保障性能而过度预留性能冗余量的情况，减少了原料浪费和成本增加，同时，考虑到预设未来生产周期内各原料的价格波动量，通过动态值对原料成本进行纠正，能够实时调整配比和工艺路径，确保在原料价格动态变化时，企业始终能采用最低总成本方案进行生产，降低了因原料溢价带来的成本压力，避免了高库存模式的启用;
3)对市场供需因子、经济调控因子等多方面因素的考量，以及对风险承受阈值的动态计算，使企业在面对复杂多变的市场环境时，具备更强的适应性，通过对铜合金导线成品实际性能值的监测与容忍区间限值的调整，能够持续优化生产过程，提升产品质量，进而增强企业在行业内的竞争力，为企业的长期稳定发展奠定坚实基础。
附图说明
[0017]图1是本发明的一种铜合金导线的制备方法的流程示意图。
具体实施方式
[0018]为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。
[0019]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
[0020]其次，此处所称的“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
[0021]实施例
参照图1，该实施例提供了一种铜合金导线的制备方法，包括：
确定铜合金导线的目标最低性能;
设定目标最低性能的容忍区间并取其上限值作为目标性能，输入预先生成的复配应用模型中，输出多组原料配比和工艺参数;
计算每组原料配比的原料成本及对应工艺参数的工艺成本;具体地，工艺成本包括熔炼、铸造、热加工、冷加工、固溶处理、拉拔与时效处理等过程中的成本，熔炼成本有能源消耗、设备折旧、熔炼剂使用等费用;铸造涉及模具制造、脱模剂、造型材料等成本;热加工包含加热能源、设备磨损及维护等支出;冷加工涵盖设备运行、刀具损耗、冷却液使用等费用;固溶处理需考虑加热能源、处理时间及设备维护成本;拉拔有拉丝模具损耗、润滑剂使用、拉拔设备运行等费用;时效处理包括加热能源、保温时间及设备折旧等成本;
获取预设未来生产周期内各原料的价格波动量，基于价格波动量与原料使用量的乘积计算动态值;更具体地，动态值将价格波动的百分比影响与原料的物理用量结合，转化为绝对成本波动基数，直接量化该原料波动对总成本的潜在影响，动态值越大，表明该原料的价格波动对总成本威胁越高，需优先优化;
使用动态值对原料成本进行纠正，得到纠正成本，并计算纠正成本与工艺成本的总和;
按照总和最小值所对应的原料配比和工艺参数进行生产。
[0022]本发明通过动态耦合性能冗余控制、成本优化与价格波动预测，构建了一个闭环自适应的生产决策系统，其核心创新在于将传统工艺的刚性约束转化为弹性优化空间，实现了三个关键维度的协同增效;首先，以性能容忍区间上限替代固定冗余标准，结合复配模型的多方案生成能力，突破了静态配方设计中过度预留安全余量的惯性思维，使材料利用率与性能需求的匹配度提升至理论极限;其次，引入原料价格波动量的时间序列预测与动态成本纠正机制，将供应链金融风险转化为可量化的成本变量，使得配比方案具备动态博弈市场价格波动的智能响应能力;最后，通过总成本函数的全局寻优，迫使工艺参数与原料配比在解空间内形成非线性的协同优化，既避免了单纯追求工艺稳定性导致的成本僵化，又克服了孤立调整配比可能引发的质量波动风险;这种多维约束条件下的实时优化机制，使得企业能在不增加质量风险的前提下，将原料成本压缩至理论最低值，同时通过前瞻性价格响应使库存周转率提升，实现了质量稳定性与经济效益的提升。
[0023]在本发明的一些实施例中，工艺参数为熔炼、铸造、热加工、冷加工、固溶处理、拉拔与时效处理过程中的加工参数;
上述工序均会对合金导线的性能产生影响，具体如下：
熔炼过程决定了铜合金的初始成分均匀性，若熔炼良好，铜合金导线内的各元素能充分融合，成分均匀分布，有助于形成理想的微观结构，为导线具备高导电率和良好的强度韧性奠定基础;
铸造影响铜合金的致密度和初始晶粒大小，优质的铸造可使合金组织致密，减少气孔、缩松等缺陷，同时获得合适的初始晶粒尺寸，致密的组织能提升导线的强度和抗疲劳性能，合适的晶粒大小则对后续加工和最终性能有积极影响;
热加工可改善铜合金的组织结构，能破碎粗大晶粒，使晶粒细化且均匀分布，从而提高导线的塑性、韧性和强度;
冷加工通过塑性变形使导线的晶体结构发生变化，产生加工硬化现象，显著提高导线的强度和硬度，但是，冷加工会降低导线的塑性和韧性;
固溶处理使合金元素充分溶解在铜基体中形成均匀的固溶体，这一过程为后续时效处理提供了良好的组织基础，有助于在时效时析出细小弥散的强化相，从而提高导线的强度、硬度和导电率;
拉拔可进一步细化晶粒，还可以改善导线的表面质量和尺寸精度，使导线的直径更加均匀，表面更加光滑，有利于提高导线在实际应用中的稳定性和可靠性;
在时效处理过程中，过饱和固溶体中的合金元素会以细小弥散的沉淀相形式析出，这些沉淀相能有效阻碍位错运动，从而显著提高导线的强度和硬度，同时还能在一定程度上提高导电率，使导线获得良好的综合性能。
[0024]在本发明的一些实施例中，性能包括导电率和抗拉强度;
导电率和抗拉强度是铜合金导线的基础功能保障，导电率不足会导致能源浪费，抗拉强度不足则易引发断裂事故，二者共同构成产品的质量底线;导电率与抗拉强度存在天然的性能权衡关系，例如，添加合金元素(如Cr、Zr)可提升抗拉强度，但会显著降低导电率;而通过冷加工(如拉拔)虽能提高强度，却可能因晶格畸变影响导电性，因此，二者需在配方和工艺中协同优化;同时这两项指标易于量化检测，且行业已有成熟标准，便于融入企业的标准化参数体系，实现设备管理和质量控制的统一。
[0025]在本发明的一些实施例中，导电率的容忍区间为最低导电率值的102%至105%;
抗拉强度的容忍区间为最低抗拉强度值的102%至110%;
导电率的容忍区间较窄(±3%)而抗拉强度的容忍区间较宽(±8%)的差异化设计，是基于两者对原料成分和工艺参数的敏感度差异：导电率易受微量合金元素的显著影响(如每添加0.1%杂质元素可导致导电率下降2-5%)，需严格控制性能冗余量以避免材料性能的不可逆损失，而抗拉强度可通过冷加工率调整、热处理时间控制等工艺手段灵活补偿(例如冷加工率每提升10%可使抗拉强度增加15-20 MPa)，因此允许更大的弹性空间以适配原料成本优化需求，这种差异化的区间阈值设计既规避了导电率因原料波动可能引发的失效风险，又为抗拉强度通过工艺路径调整实现成本控制提供了操作空间。
[0026]在本发明的一些实施例中，纠正的方法，包括：
将各原料价格波动范围划分为若干连续区间，并为每个区间预设影响系数;更具体地，根据历史价格数据，按价格波动量(计算公式：价格波动量=(最大值-最小值)/平均值×100%)划分为以下七级连续区间：
大幅上涨：波动量>+8%;
中度上涨：+5%<波动量≤ +8%;
小幅上涨：+2%<波动量≤ +5%;
基本稳定：-2% ≤波动量≤ +2%;
小幅下跌：-5% ≤波动量<-2%;
中度下跌：-8% ≤波动量<-5%;
大幅下跌：波动量<-8%;
通过将原料价格波动范围细致划分，能针对不同波动程度制定相应的影响系数;例如，当原料价格处于大幅上涨区间时，较高的影响系数会使成本波动因子显著增大，从而更准确地反映到纠正成本中;相比笼统考虑价格波动，这种方式能让企业在成本计算上更加精准，避免因价格波动预估偏差导致成本失控，有效保障企业在不同价格波动情况下的成本可控性。
[0027]根据预设未来生产周期内原料的价格波动量，确定影响系数;
获取企业对原料价格波动的风险承受阈值;通过确定风险承受阈值，企业可以明确知道在原料价格波动到什么程度时，会对整体成本产生不可接受的影响;基于此，能够更精准地计算成本波动因子，进而对原料成本进行合理纠正，使最终计算出的纠正成本更符合企业实际可能面临的成本情况，有助于实现更精确的成本控制，避免因原料价格波动导致成本失控;
基于影响系数和风险承受阈值对动态值的影响，计算各原料的成本波动因子;更具体地，通过非线性公式将影响系数与风险承受阈值结合，生成实际修正系数k1，再作用于动态值，计算公式如下：
k1=k×(1+T);
成本波动因子=k1×动态值;
其中，k为影响系数，T为风险承受阈值;
通过非线性公式k1=k×(1+T)将外部市场波动量化的影响系数与企业内部风险承受能力的阈值深度融合，其中k值根据价格波动区间分级设定，T值则反映企业对特定原料波动的容忍度，该公式通过乘积效应强化对极端波动的响应强度，同时抑制次要波动干扰，这种设计突破传统线性模型的刚性响应局限，既能精准匹配市场波动烈度，又能动态适配企业风险偏好，迫使生产系统在原料成本、工艺稳定性及供应链弹性间自动寻求动态平衡，最终实现无需人工干预的智能决策，既避免过度调整导致的工艺失控或库存积压，又显著提升资源利用效率与抗风险能力。
[0028]将成本波动因子叠加至原料成本，得到纠正成本;更具体地，包括如下步骤：
按当前市场基准价计算各组配比方案的原料成本，计算公式为：
原料成本=∑(原料基准价×计划使用量);
将各种原料的成本波动因子以代数叠加方式修正原料成本，生成动态的纠正成本：
纠正成本=原料成本+∑(各原料成本波动因子)。
[0029]上述纠正的方法，基于价格区间的划分，可精准识别价格波动的等级，通过预设的影响系数量化波动对成本的威胁程度;风险承受阈值的引入进一步将企业风险策略融入修正机制，通过非线性公式动态调节波动影响的放大或抑制强度，既避免对小幅波动的过度反应，又强化对极端波动的主动规避;最终通过代数叠加生成的纠正成本，将静态原料成本升级为包含动态风险预估的决策基准，从而在保障工艺稳定性的前提下，显著提升企业应对价格波动的精准性和抗风险能力，有效减少因冗余设计或响应滞后导致的成本浪费。
[0030]在本发明的一些实施例中，风险承受阈值的确定方法包括：
采集企业历史采集各原料的成本偏差率;更具体地，成本偏差率=(实际总成本−预算总成本)/预算总成本×100%;
将成本偏差率与企业预设的可接受偏差上限进行对比，生成不同原料的风险承受阈值权重;更具体地，企业根据自身的财务状况、市场竞争情况以及生产计划等因素，预先设定各原料成本的可接受偏差上限;把每种原料的各个成本偏差率与对应的可接受偏差上限进行对比，如果某原料的成本偏差率多次超过可接受偏差上限，说明该原料价格波动对企业成本影响较大，企业对其价格波动的承受能力较弱，应赋予较高的风险承受阈值权重;反之，如果成本偏差率很少超过可接受偏差上限，则赋予较低的权重;
基于权重与原料库存周转率的乘积，计算动态风险承受阈值;更具体地，原料库存周转率的计算公式为：原料库存周转率=某一时期内原料使用量/该时期内平均原料库存量;
对于每种原料，将其风险承受阈值权重与原料库存周转率相乘，所得结果即为该原料的动态风险承受阈值，公式表示为“动态风险承受阈值=风险承受阈值权重×原料库存周转率”。
[0031]综合考虑历史成本偏差率和库存周转率，能够更精准地评估每种原料价格波动对企业总成本的影响，避免了单一因素评估的局限性，动态风险承受阈值能够随着企业的采购情况、生产情况以及库存管理情况的变化而实时调整，当企业的原料采购价格波动情况发生改变，或者原料库存周转率发生变化时，风险承受阈值会相应更新，使企业能够及时调整采购和生产策略，适应市场变化;并且不同原料的风险承受阈值不同，企业可以根据这些阈值合理分配资源，对于风险承受阈值较低的原料，企业可以采取更谨慎的采购策略，如与供应商签订长期稳定的供应合同、增加库存等;对于风险承受阈值较高的原料，则可以适当降低采购成本控制的力度，提高资源配置效率。
[0032]在本发明的一些实施例中，价格波动量的获取方法，包括：
采集预设未来生产周期内各原料的历史价格数据，并计算加权平均值，得到初步价格集;更具体地，假设预设未来生产周期为2月1日-2月3日，企业需要从多个可靠数据源收集历史年份中这三天各原料的价格数据，这些数据源可以包括企业自身的采购记录、原料供应商提供的历史报价、行业协会发布的价格统计报告、专业的市场数据平台等;收集数据的历史年份范围可以根据实际情况确定，一般建议收集过去3-5年的数据，以确保数据具有一定的代表性和时效性;
针对每个时间点，获取历年对应时间点的价格，并对这些价格进行加权求和计算，即为该时间点的加权平均值，这些平均值按照时间点汇集起来，即得到初步价格集，更具体地，加权平均值的计算公式为：
;
其中，X为加权平均值，n为过去若干年的数值，ai为第 i 个价格数据对应的权重，Xi是第 i 个价格数据;ai可以根据实际情况设定，比如依据不同年份价格数据的可信度、市场环境变化对不同年份价格的影响程度等因素来确定;例如，若认为最近年份价格数据对当前市场情况更具参考性，可赋予其较高权重。
[0033]引入市场供需因子、经济调控因子和当前价格对初步价格集进行修正，得到修正价格集;
更具体地，市场供需因子对原料价格影响重大，产能波动率决定供应规模，产能上升会使原料供给增加，价格有下行压力;订单增长率反映需求强弱，订单增长快则需求旺盛，推动价格上扬;替代材料溢价率影响市场选择，溢价低会分流需求，促使原料降价，反之则利于价格稳定;
在确定经济调控因子的数值时，应关注政府在未来生产周期前后可能出台的宏观经济政策、行业调控政策等对原料价格的影响;例如，税收政策的调整、环保要求的变化等都可能影响原料的生产成本和市场供应;通过分析政策文件、专家解读等方式，量化经济调控因子，如果政策有利于原料生产和供应，经济调控因子可能小于1;如果政策限制原料生产或增加成本，经济调控因子可能大于1;
当前价格可以通过市场询价、大宗商品交易平台等途径获取;
更具体地，每个时间点的修正价格的计算公式如下：
P修正=P平均×[1+w1×(S-1)+ w2×(E-1)+ w3×(P当前/ P平均-1)];
其中，P修正为每个时间点的修正价格，P平均为每个时间点的加权平均值，S为市场供需因子，E为经济调控因子，P当前为当前价格;w1、w2和w3分别为市场供需因子、经济调控因子以及当前价格的权重，且w1+w2+w3=1;
w1×(S-1)表示市场供需状况对价格的加权影响程度，当S>1时，表示市场供不应求，原料价格有上涨趋势;当S<1时，表示市场供大于求，原料价格有下降趋势;例如，w1为0.3，S为1.2，w1×(S-1)为0.06，意味着市场供需因素使得价格在初步价格基础上有 6% 的上涨倾向;
w2×(E-1)表示经济调控政策对价格的加权影响程度;当E>1时，说明政策有利于原料价格上涨;当E<1时，说明政策促使原料价格下降;
P当前/ P平均表示当前价格与初步价格的比例关系;
w3×(P当前/ P平均-1)表示当前价格变化对价格的加权影响程度，例如，当w3为0.5，P当前/ P平均为1.1时，该式的结果为0.05，意味着当前价格因素使价格在初步价格基础上有5% 的上涨倾向;
提取修正价格集中的最大值、最小值以及平均值，按下述公式计算价格波动量：
价格波动量=(最大值-最小值)/ 平均值×100%。
[0034]综合考虑历史价格、市场供需、经济调控和当前价格等多方面因素，对原料价格进行修正和波动量计算，使企业能够更准确地预测未来生产周期内的原料成本，这有助于企业制定更合理的预算计划，避免因成本估算偏差导致的生产利润损失。
[0035]在本发明的一些实施例中，复配应用模型的构建方法，包括：
采集历史生产数据，形成包含原料配比、工艺参数及实测性能指标的样本数据集;
将样本数据集构建为样本矩阵，并且将样本数据集划分为训练集和测试集;
具体来说，为了让复配应用模型学习到合适的模式，要确保数据的全面性和准确性，采集的原料配比、工艺参数及实测性能指标可以为模型提供丰富的信息，为了更加方便地组织和处理输入特征与输出目标，可以在样本数据集中构建矩阵，包括输入矩阵和目标矩阵，为模型提供了一个标准化的数据格式，使得模型训练、评估、优化等过程更加高效和灵活。
[0036]创建随机森林基础回归模型，并且使用扩展器对随机森林基础回归模型进行扩展;
使用训练集对扩展后的随机森林基础回归模型进行训练，使用测试集进行评估，得到复配应用模型;
在上述实施例的基础之上，为了有效地处理原料配比、工艺参数和性能指标之间的非线性关系，可以选择随机森林模型作为复配应用模型，选择随机森林回归模型作为基础模型后，可以使用扩展器将基础模型转换为一个多目标回归模型，将目标矩阵拆成多个单独的回归任务，使得每个目标变量都由一个独立的回归模型进行预测。随机森林回归是一个集成学习方法，它通过多棵决策树来进行回归预测，每棵树从训练数据的子集开始训练，随机选择特征进行分裂，当样本数据构建为样本矩阵后，每棵树能够在不同的特征维度上找到最佳的分裂点，从而进行高效学习。
[0037]使用复配应用模型对目标性能进行预测，通过启发式规则优化预测结果，输出多组原料配比和工艺参数。
[0038]本实施例使用复配应用模型进行预测后，可以提通过启发式规则 来优化输出，例如基于约束的优化、迭代优化等，以确保所得到的原料配比和工艺参数不仅能够满足目标性能要求，还能确保其工艺可行性和生产可操作性。在复配应用中，不仅仅是优化一个性能指标，还要考虑其他的目标，例如成本、生产时间或原料的可得性等，启发式规则可以帮助平衡这些目标，选择最佳的配比方案，并且启发式规则可以帮助剔除不合理的输出，引导模型输出更为合理的解决方案。
[0039]通过构建基于历史数据的复配应用模型，其核心价值在于将原料配比、工艺参数与性能指标的非线性关系通过机器学习算法或回归分析方法进行精准建模，使得模型能够从大量历史生产数据中挖掘隐含的工艺规律与成分耦合效应，例如通过训练集学习不同冷加工率与合金元素含量对抗拉强度的协同作用，再通过验证集确认模型对未知配比的泛化能力，从而确保输出的多组配比方案既满足目标性能要求，又具备工艺可行性;这种数据驱动的建模方法突破了传统试错法的经验局限，显著提升配比设计的效率与精准度，同时通过泛化性验证保障了模型在动态生产环境中的稳定性和可靠性。
[0040]在本发明的一些实施例中，市场供需因子的量化方法包括：
获取预设未来生产周期内的产能波动率、订单增长率以及替代材料溢价率并赋予权重，然后进行加权计算，得到市场供需因子;
更具体地，产能波动率=(未来周期计划产量−历史同期产量)/历史同期产量×100%;
订单增长率=(未来周期订单量−历史同期订单量)/历史同期订单量×100%;
替代材料溢价率=(原材料价格−替代材料价格)/替代材料价格×100%;
分别为产能波动率、订单增长率以及替代材料溢价率并赋予权重，然后进行加权求和得到市场供需因子。
[0041]上述方法通过获取产能波动率、订单增长率和替代材料溢价率并加权计算，综合考量供应、需求和替代材料三方面对市场供需的影响，能更全面精准反映市场供需状况;加权求和方式可灵活调整各因素权重，突出不同因素在不同市场环境下重要性，使市场供需因子能动态适应市场变化，为原料价格预测和成本计算提供更可靠依据，助力企业做出更科学生产和采购决策。
[0042]在本发明的一些实施例中，得到铜合金导线成品后，截取成品并测试其实际性能值，当实际性能值超出容忍区间时，调整目标性能的容忍区间限值;
更具体地，如果实际性能值超出了容忍区间，无论是高于上限还是低于下限，都说明当前的生产过程可能存在一些问题，或者是原料配比、工艺参数需要进一步优化，此时，需要对下一批次生产的目标性能容忍区间限值进行调整;例如，如果实际导电率低于容忍区间下限，可能需要适当提高下一批次目标性能容忍区间的下限值，同时相应地调整原料配比或工艺参数，以确保后续生产的产品性能符合要求。
[0043]在铜合金导线的制备过程中，原料的质量、生产工艺的稳定性等因素都会对最终产品的性能产生影响，即使在生产前通过复配应用模型确定了看似最优的原料配比和工艺参数，但实际生产过程中仍可能存在一些难以完全控制的变量，通过对成品进行性能测试，并根据测试结果动态调整目标性能容忍区间限值，可以及时发现生产过程中的问题，并对后续生产进行优化，从而保证产品性能的稳定性和一致性。
[0044]应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
说明书附图(1)
声明：
“铜合金导线的制备方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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编辑：北方有色网
来源：常州同泰高导新材料有限公司
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