材料的自动多目标优化的制作方法

本披露总体上涉及一种用于生成可用于控制制造或开发过程的操作条件的方法和设备、一种计算机程序元素以及一种计算机可读介质。

背景技术：

1、材料是由在特定工艺条件下结合在一起的若干组分构成的复杂物质。材料的商业化生产是为了实现某些应用特性。

2、在大多数情况下，许多不同的应用特性都会发挥作用。人们经常发现这些特性中的一些是相互冲突的，即，如果其中一个特性得到改善，另一个特性就会恶化。

3、现在，有必要弄清应用特性如何依赖于组分和工艺条件的选择，以便找到最佳的折衷方案。

4、目前的技术水平是使用不同的技术分多个步骤迭代地解决这个问题。这些步骤涉及人类的理解和决策。

5、由于迭代性质和需要人类专业知识这一事实，许多决策都是基于经验做出的，即，基于专家以前做过类似事情这一事实。

6、可能需要改进用于对材料进行多目标优化的系统或方法。

技术实现思路

1、根据本披露的第一方面，提供了一种用于生成可用于控制制造或开发过程的操作条件的计算机实施的方法，该方法包括以下步骤：

2、作为该方法的第一步骤，经由输入通道提供一组操作条件、表示系统特征的一组相关联测量目标特性以及一组参数化系统模型。

3、作为该方法的第二步骤，通过处理器对该组参数化系统模型中的每个参数化系统模型进行参数识别过程。

4、作为该方法的第三步骤，通过该处理器确定该组参数化系统模型中的至少一个参数化系统模型是否产生高于预定义值的预测质量。

5、如果确定该组参数化系统模型中的该至少一个参数化系统模型产生高于该预定义值的预测质量，则进行识别预测质量最高的至少一个参数化系统模型的步骤。

6、进一步地，通过处理器对所识别的至少一个参数化系统模型进行多目标优化过程。

7、进一步地，经由输出通道提供可用于该制造或开发过程的控制文件，该控制文件包括通过对所识别的系统模型进行多目标优化过程而获得的操作条件。

8、如果确定该组参数化系统模型中的该至少一个参数化系统模型产生低于该预定义值的预测质量，则识别预测质量最高的至少一个参数化系统模型。

9、进一步地，基于所识别的系统模型的预测质量来确定、具体地计算可用于控制该制造或开发过程的实验设计。

10、经由输出通道提供所确定的实验设计。

11、本披露的另一方面涉及一种用于生成可用于控制制造或开发过程的操作条件的装置，该装置包括：

12、一个或多个计算节点以及一个或多个计算机可读介质，该一个或多个计算机可读介质上具有计算机可执行指令，这些计算机可执行指令被构造为当由该一个或多个计算节点执行时，使得该装置执行以下步骤：

13、a)经由输入通道提供一组操作条件、表示系统特征的一组相关联测量目标特性以及一组参数化系统模型；

14、b)通过处理器对该组参数化系统模型中的每个参数化系统模型进行参数识别过程；

15、c)通过该处理器确定该组参数化系统模型中的至少一个参数化系统模型是否产生高于预定义值的预测质量，如果确定该组参数化系统模型中的该至少一个参数化系统模型产生高于该预定义值的预测质量，则识别预测质量最高的至少一个参数化系统模型；

16、d)通过处理器对所识别的至少一个参数化系统模型进行多目标优化过程；

17、e)经由输出通道提供可用于该制造或开发过程的控制文件，该控制文件包括通过对所识别的系统模型进行多目标优化过程而获得的操作条件；

18、以及如果确定该组参数化系统模型中的该至少一个参数化系统模型产生低于该预定义值的预测质量，则识别预测质量最高的至少一个参数化系统模型；

19、d1)基于所识别的系统模型的预测质量来确定、具体地计算可用于控制该制造或开发过程的实验设计；

20、e1)经由输出通道提供所确定的实验设计。

21、本披露的另一方面涉及一种用于生成可用于控制制造或开发过程的操作条件的系统，该系统包括：

22、a)第一提供单元，该第一提供单元被配置为经由输入通道提供一组操作条件、表示系统特征的一组相关联测量目标特性以及一组参数化系统模型；

23、b)第一执行单元，该第一执行单元被配置为通过处理器对该组参数化系统模型中的每个参数化系统模型进行参数识别过程；

24、c)第一确定单元，该第一确定单元被配置为通过该处理器确定该组参数化系统模型中的至少一个参数化系统模型是否产生高于预定义值的预测质量,

25、如果确定该组参数化系统模型中的该至少一个参数化系统模型产生高于该预定义值的预测质量，则识别预测质量最高的至少一个参数化系统模型；

26、d)第二执行单元，该第二执行单元被配置为通过处理器对所识别的至少一个参数化系统模型进行多目标优化过程；

27、e)第二提供单元，该第二提供单元被配置为经由输出通道提供可用于该制造或开发过程的控制文件，该控制文件包括通过对所识别的系统模型进行多目标优化过程而获得的操作条件；

28、以及如果确定该组参数化系统模型中的该至少一个参数化系统模型产生低于该预定义值的预测质量，则识别预测质量最高的至少一个参数化系统模型；

29、d1)第二确定单元，该第二确定单元被配置为基于所识别的系统模型的预测质量来确定、具体地计算可用于控制该制造或开发过程的实验设计；

30、e1)第三提供单元，该第三提供单元被配置为经由输出通道提供所确定的实验设计。

31、根据本披露的第二方面，提供了一种用于提供多目标优化设计的设备。该设备包括：输入单元、处理单元；以及输出单元。该输入单元被配置为：a)接收一组操作条件、表示系统特征的一组相关联测量目标参数以及一组参数化系统模型；其中，该处理单元被配置为：

32、b)通过处理器对该组参数化系统模型中的每个参数化系统模型进行参数识别过程；

33、c)通过该处理器确定该组参数化系统模型中的至少一个参数化系统模型是否产生高于预定义值的预测质量，

34、如果确定该组参数化系统模型中的该至少一个参数化系统模型产生高于该预定义值的预测质量，则识别预测质量最高的至少一个参数化系统模型；

35、d)通过处理器对所识别的至少一个参数化系统模型进行多目标优化过程；

36、e)经由输出通道提供可用于该制造或开发过程的控制文件，该控制文件包括通过对所识别的系统模型进行多目标优化过程而获得的操作条件；

37、以及如果确定该组参数化系统模型中的该至少一个参数化系统模型产生低于该预定义值的预测质量，则识别预测质量最高的至少一个参数化系统模型；

38、d1)基于所识别的系统模型的预测质量来确定、具体地计算可用于控制该制造或开发过程的实验设计；以及

39、e1)经由输出通道提供所确定的实验设计。

40、实验设计的目的在于优化例如通过输入和输出参数编码的关于系统特征的信息，例如，探索实验空间、估计参数的置信度、提高预测质量。由于过程的完全自动化且帕累托(pareto)前沿的展示符合用户人体工程学，因此与现有技术相比，本披露具有优势性益处。

41、用户在数字输入系统中指定问题，例如，通过提供一组数据(即这组操作条件、表示系统特征的这组相关联测量目标参数以及这组参数化系统模型)，从而指定约束和依赖关系。

42、换句话说，在提供该组数据之后，用于提供多目标优化设计的设备检查是否可以估计模型。为此，对模型的参数进行数值优化，从而使模型值与所测量的输出变量之间的差异、即损失函数最小化。

43、统计检验衡量这些模型的显著性和预测质量。如果显著性或预测质量低于阈值，则模型会被拒绝。

44、根据本披露的另一方面，提供了一种用于指示根据第二方面和任何相关联示例所述的设备的计算机程序元素，该计算机程序元素当由处理单元执行时适于执行根据第一方面和任何相关联示例所述的方法步骤。

45、根据本披露的另一方面，提供了一种存储有程序元素的计算机可读介质。

46、本文描述的这些实施例涉及上面列出的方法、装置、系统、用途、计算机程序元素，反之亦然。有利地，任何实施例和示例提供的益处同样适用于所有其他实施例和示例，反之亦然。

47、如本文所使用的，“确定”还包括“估计、计算、发起或导致确定”，并且“提供”还包括“发起或导致确定、生成、选择、发送、查询或接收”。

48、本披露的目的是提供改进用于对材料进行多目标优化的系统或方法的手段。通过独立权利要求的主题来解决这些和其他目的，在阅读以下描述时，这些和其他目的将变得显而易见。从属权利要求涉及本披露的优选实施例。

49、如所附权利要求中限定的本披露的技术效果是通过在对用户封闭的系统中对实验设计和优化进行自动组合来给出的。用户可以在数字输入系统中指定问题，通过例如使用表格数值并指定输入、输出和目标值(最小值、最大值或目标值)以及指定约束和依赖关系。系统可以被配置为检查是否可以估计模型。为此，可以对模型的参数进行数值优化，从而使模型值与所测量的输出变量之间的差异(“损失函数”)最小化。统计检验可以例如衡量这些模型的显著性和预测质量。如果显著性或预测质量低于阈值，则模型会被拒绝。

50、本披露有利地使用有效阈值，以便例如具体阈值对应于系统的配置。如果所有模型的显著性或预测质量可能都低于阈值，则可能计算实验设计，而不是计算帕累托边界。

51、本披露有利地将帕累托边界的计算与要计算的替代性实验设计分离开来——并同时在对用户封闭的系统中(即，以黑盒方式)实施，这是与现有技术的不同之处。

52、术语“操作条件”在本披露中应被广泛理解并且指的是包括配方和/或工艺条件在内的任何操作条件。

53、根据用于生成可用于控制制造或开发过程的操作条件的计算机实施的方法的实施例，该控制文件被提供为帕累托边界，优选地，该控制文件至少包括所有帕累托有效分配的集合。

54、根据用于生成可用于控制制造或开发过程的操作条件的计算机实施的方法的实施例，步骤e)进一步包括：提供用户界面，以允许用户沿着该帕累托边界进行交互式导航；以及从响应于该交互式导航而计算出的该组操作条件中确定满足由该用户经由该用户界面设置的一组目标的最优性条件的操作条件。

55、根据用于生成可用于控制制造或开发过程的操作条件的计算机实施的方法的实施例，向该组操作条件、表示系统设计特征的该组相关联测量目标参数和/或所选系统模型中添加转移标签。

56、根据用于生成可用于控制制造或开发过程的操作条件的计算机实施的方法的实施例，这些操作条件是配方和/或工艺条件。

57、根据用于生成可用于控制制造或开发过程的操作条件的计算机实施的方法的实施例，该组系统模型包括线性模型或非线性模型。

58、根据用于生成可用于控制制造或开发过程的操作条件的计算机实施的方法的实施例，该至少一个相关联测量目标参数包括优选地选自以下各项的至少一个可持续性参数：

59、-在该制造或开发过程期间消耗的至少一个二氧化碳足迹；

60、-在该制造或开发过程期间消耗的至少一种能耗；

61、-在该制造或开发过程期间消耗的至少一种材料和/或资源消耗。

62、根据用于生成可用于控制制造或开发过程的操作条件的计算机实施的方法的实施例，该系统模型包括以下各项中的至少一项：

63、-用于化学配方的系统模型；

64、-用于化学工艺的系统模型；

65、-物流系统模型；

66、-能源系统模型；以及

67、-工程系统模型。

68、在示例中，多目标优化过程是帕累托优化。

69、帕累托最优指的是这样的情况，即无法在必然不使一个参数变得更糟的情况下对另一个参数进行改进。给定一组选择及其评估方式，帕累托边界或帕累托集是使帕累托有效的选择集合。在系统设计中，通过将注意力限制在使帕累托有效的选择集合上，设计人员可以在这个集合内进行权衡，而不是考虑每个参数的全部范围。

70、根据用于生成可用于控制制造或开发过程的操作条件的计算机实施的方法的实施例，该系统模型包括以下各项中的至少一项：

71、-用于对化学配方进行建模的系统模型；

72、-用于对化学工艺进行建模的系统模型；

73、-物流系统模型；

74、-能源系统模型；以及

75、-工程系统模型。

76、根据用于提供多目标优化设计的设备的实施例，评估和调整阈值。根据用于提供多目标优化设计的设备的实施例，如果所有模型的显著性或预测质量都低于阈值，则计算实验设计(见下文)，而不是计算帕累托前沿。

77、根据用于提供多目标优化设计的设备的实施例，该控制文件被提供为帕累托边界，优选地，该控制文件至少包括所有帕累托有效分配的集合。

78、根据用于提供多目标优化设计的本设备的实施例，步骤e)进一步包括：

79、-提供用户界面，以允许用户沿着该帕累托边界进行交互式导航；以及

80、-从响应于该交互式导航而计算出的该组操作条件中确定满足由该用户经由该用户界面设置的一组目标的最优性条件的操作条件。

81、根据用于提供多目标优化设计的设备的实施例，向该组操作条件、表示系统设计特征的该组相关联测量目标参数和/或所选系统模型中添加转移标签。

82、如本文所使用的，术语“单元”可以指的是或包括专用集成电路(asic)、电子电路、执行一个或多个软件或固件程序的处理器(共享的、专用的或组)和/或存储器(共享的、专用的或组)、组合逻辑电路、和/或提供所述功能的其他合适的部件，也可以是其一部分。

83、应当理解，前述概念和下面更详细讨论的附加概念的所有组合(前提是这些概念并不相互矛盾)被认为是本文所披露的发明主题的一部分。特别地，出现在本披露末尾的要求保护的主题的所有组合被认为是本文所披露的发明主题的一部分。

84、本披露的这些和其他方面将参考下文描述的(多个)实施例变得显而易见并得到阐述。