本发明涉及无纺布透气膜加工控制，更具体地说，本发明涉及无纺布透气膜生产线运行参数优化控制系统及方法。
背景技术：
1、无纺布是一种不需要编织而制成的织物，可根据需求添加特殊功能，如防水、透气、抗静电等，相应的，无纺布透气膜是在普通无纺布的基础上，通过添加透气功能而制成的复合材料，例如，通过将无纺布与透气膜进行热压从而形成无纺布透气膜，无纺布透气膜由于其独特的物理特性，如高透气性、良好的隔离性和过滤效果，广泛应用于医疗保健、个人护理、工业保护等领域，现有技术中，通常出现有关于无纺布生产工艺控制的相关内容，而很少出现有关于无纺布透气膜生产工艺控制的相关内容。
2、例如，公开号为cn117873001a的中国专利提供了纺粘无纺布生产线的智能控制系统，该专利通过深度学习中的卷积神经网络模型分别对输入数据进行特征提取和分析以得到用于表示待控制纺粘无纺布的温度值应增大或减小的分类结果；公开号为cn114089705a的中国专利提供了一种无纺布加工工艺控制方法及系统，将所述第一纤维配比信息作为第一控制参数，所述针刺强度信息作为第二控制参数，并将所述第一控制参数和所述第二控制参数输入所述无纺布加工工艺控制系统，对比所述实际工作参数，对无纺布加工工艺进行智能控制。
3、上述专利都是公开了关于无纺布生产过程中参数控制的内容，但是无纺布透气膜的生产工艺与无纺布生产工艺不同，例如在无纺布透气膜的生产工艺中，通常需要无纺布与透气膜进行热压，并且在热压前，无纺布和透气膜需要进行加湿，因此现有技术中，较少出现对无纺布透气膜的生产工艺进行控制，使得无纺布透气膜的制造效果较差。
4、鉴于此，本发明提出无纺布透气膜生产线运行参数优化控制系统及方法以解决上述问题。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供无纺布透气膜生产线运行参数优化控制系统及方法。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
3、无纺布透气膜生产线运行参数优化控制方法，包括：
4、获取待处理无纺布的第一表面数据以及仿真模拟数据，基于第一表面数据和仿真模拟数据进行仿真，得到目标表面数据；
5、获取待处理透气膜的基础数据，根据基础数据获取相应的拉伸参数，根据拉伸参数对待处理透气膜进行拉伸处理，在拉伸处理过程中获取n组实时拉伸数据，根据n组实时拉伸数据判断是否停止拉伸，n为大于1的整数；
6、获取拉伸后透气膜的第二表面数据，根据第二表面数据确定透气度评分，根据目标表面数据计算粗糙度评分，将粗糙度评分和透气度评分输入到预构建的加湿预测模型中，获得目标加湿量；
7、基于目标加湿量将无纺布和透气膜进行加湿。
8、进一步地，基于第一表面数据和仿真模拟数据进行仿真，得到目标表面数据的方法包括：
9、基于第一表面数据构建待处理无纺布的有限元网格，有限元网格包括m个节点以及用于连接m个节点的多条静态边，基于有限元网格和仿真模拟数据对待处理无纺布的运动状态进行仿真，得到布料的初始仿真结果，初始仿真结果至少包括m个节点的运动位置，针对m个节点中的每两个节点，当两个节点之间的距离小于预设距离长度时，建立两个节点之间的动态边，将m个节点在有限元网格中的运动位置以及m个节点的连接关系，输入预先构建的仿真校正模型，得到目标表面数据，m个节点的连接关系包括静态边连接关系和动态边连接关系。
10、进一步地，仿真校正模型的构建方法包括：
11、获取第一样本数据集，所述第一样本数据集中包括历史节点运动位置、历史节点连接关系和历史目标表面数据，将样本数据集划分为样本训练集和样本测试集，构建回归网络，以样本训练集中的历史节点运动位置和历史节点连接关系作为回归网络的输入数据，以样本训练集中的历史目标表面数据作为回归网络的输出数据，对回归网络进行训练，得到用于预测实时目标表面数据的初始回归网络，利用样本测试集对初始回归网络进行测试，输出满足小于预设误差值的初始回归网络作为仿真校正模型。
12、进一步地，根据基础数据获取相应的拉伸参数的方法包括：
13、确定基础数据中每个元素对应的数值区间，根据数值区间以及映射关系确定相应的拉伸参数。
14、进一步地，实时拉伸数据包括最大形变量和拉伸速率，根据n组实时拉伸数据判断是否停止拉伸的方法包括：
15、判断n个最大形变量中是否存在连续h个最大形变量大于预设形变量，并且同时是否存在n个拉伸速率中连续w个拉伸速率大于预设速率，当同时存在时，则停止拉伸，n＞h，n＞w，h和w均为大于0的整数。
16、进一步地，第二表面数据包括孔隙率、平均孔径值和孔分布率，对孔隙率、平均孔径值和孔分布率进行综合分析，得到透气度评分。
17、进一步地，目标表面数据包括高度差值、反射强度方差和时间均方根，对高度差值、反射强度方差和时间均方根进行综合分析，得到粗糙度评分。
18、进一步地，还包括：根据目标加湿量以及预设标准热压时间确定目标热压时间；
19、根据目标加湿量以及预设标准热压时间确定目标热压时间的方法包括：
20、计算目标加湿量与预设标准加湿量之间的第一比例，将第一比例与预设标准热压时间的乘积作为目标热压时间。
21、无纺布透气膜生产线运行参数优化控制系统，其用于实现上述的无纺布透气膜生产线运行参数优化控制方法，包括：
22、仿真模块：用于获取待处理无纺布的第一表面数据以及仿真模拟数据，基于第一表面数据和仿真模拟数据进行仿真，得到目标表面数据；
23、第一处理模块：用于获取待处理透气膜的基础数据，根据基础数据获取相应的拉伸参数，根据拉伸参数对待处理透气膜进行拉伸处理，在拉伸处理过程中获取n组实时拉伸数据，根据n组实时拉伸数据判断是否停止拉伸，n为大于1的整数；
24、第二处理模块：用于获取拉伸后透气膜的第二表面数据，根据第二表面数据确定透气度评分，根据目标表面数据计算粗糙度评分，将粗糙度评分和透气度评分输入到预构建的加湿预测模型中，获得目标加湿量；
25、加湿模块：用于基于目标加湿量将无纺布和透气膜进行加湿。
26、一种电子设备，包括电源、接口、键盘、存储器、中央处理器以及存储在存储器上并可在中央处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行计算机程序时实现上述无纺布透气膜生产线运行参数优化控制方法，所述接口包括网络接口与数据接口，网络接口包括有线或无线接口，数据接口包括输入或输出接口。
27、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现上述无纺布透气膜生产线运行参数优化控制方法。
28、相比于现有技术，本发明的有益效果为：
29、本发明基于第一表面数据和仿真模拟数据进行仿真，得到目标表面数据，根据基础数据获取相应的拉伸参数，根据拉伸参数对待处理透气膜进行拉伸处理，在拉伸处理过程中获取n组实时拉伸数据，根据n组实时拉伸数据判断是否停止拉伸，获取拉伸后透气膜的第二表面数据，根据第二表面数据确定透气度评分，根据目标表面数据计算粗糙度评分，将粗糙度评分和透气度评分输入到预构建的加湿预测模型中，获得目标加湿量，最后基于目标加湿量将无纺布和透气膜进行加湿，本发明能够对无纺布透气膜的生产工艺中参数进行控制，并且能够根据无纺布和透气膜的实际情况，得到合适的加湿量，从而提高后续的热压效果。
1.无纺布透气膜生产线运行参数优化控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的无纺布透气膜生产线运行参数优化控制方法，其特征在于，所述基于第一表面数据和仿真模拟数据进行仿真，得到目标表面数据的方法包括：
3.根据权利要求2所述的无纺布透气膜生产线运行参数优化控制方法，其特征在于，所述仿真校正模型的构建方法包括：
4.根据权利要求1所述的无纺布透气膜生产线运行参数优化控制方法，其特征在于，所述根据基础数据获取相应的拉伸参数的方法包括：
5.根据权利要求1所述的无纺布透气膜生产线运行参数优化控制方法，其特征在于，所述实时拉伸数据包括最大形变量和拉伸速率，根据n组实时拉伸数据判断是否停止拉伸的方法包括：
6.根据权利要求1所述的无纺布透气膜生产线运行参数优化控制方法，其特征在于，所述第二表面数据包括孔隙率、平均孔径值和孔分布率，对孔隙率、平均孔径值和孔分布率进行综合分析，得到透气度评分。
7.根据权利要求1所述的无纺布透气膜生产线运行参数优化控制方法，其特征在于，所述目标表面数据包括高度差值、反射强度方差和时间均方根，对高度差值、反射强度方差和时间均方根进行综合分析，得到粗糙度评分。
8.根据权利要求1所述的无纺布透气膜生产线运行参数优化控制方法，其特征在于，还包括：根据目标加湿量以及预设标准热压时间确定目标热压时间；
9.无纺布透气膜生产线运行参数优化控制系统，其用于实现权利要求1-8中任一项所述的无纺布透气膜生产线运行参数优化控制方法，其特征在于，包括：
10.一种电子设备，包括电源、接口、键盘、存储器、中央处理器以及存储在存储器上并可在中央处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述中央处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8任一项所述的无纺布透气膜生产线运行参数优化控制方法，所述接口包括网络接口与数据接口，网络接口包括有线或无线接口，数据接口包括输入或输出接口。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现权利要求1至8任一项所述的无纺布透气膜生产线运行参数优化控制方法。
