一种用于纺织品生产的高效材料检索方法及系统

本发明涉及检索方法，尤其涉及一种用于纺织品生产的高效材料检索方法及系统。背景技术：1、在纺织品行业的发展过程中，材料的选择一直是一个核心环节，直接影响到产品的质量、性能以及生产成本。传统的材料选择方法主要依赖于人工经验和有限的实验数据，这种方法在处理大量复杂的材料数据时效率低下，且难以准确捕捉到材料属性与纺织品设计需求之间的复杂关系。随着纺织品设计的多样化和个性化需求的增加，传统方法已经难以满足现代纺织品行业对材料选择的高效率和高精度要求。2、此外，纺织品市场的快速变化以及新材料的不断涌现，要求材料数据库必须具备快速更新和优化的能力，以适应市场的需求和技术的进步。然而，现有的材料数据库管理方法缺乏有效的机制来自动识别和整合来自不同来源的新材料信息，使得数据库更新滞后，无法提供最新的材料数据支持纺织品的设计和生产。3、因此，急需一种新的方法，能够高效准确地匹配材料属性与纺织品设计需求，同时具备动态更新材料数据库以适应市场变化的能力，以提高纺织品设计和生产的效率和质量。技术实现思路1、基于上述目的，本发明提供了一种用于纺织品生产的高效材料检索方法及系统。2、一种用于纺织品生产的高效材料检索方法，包括以下步骤：3、s1：利用大数据分析，收集纺织材料性能数据，建立材料数据库；4、s2：基于纺织品设计要求，建立材料需求参数模型；5、s3：基于材料属性智能匹配算法，根据s2建立的材料需求参数模型，智能检索匹配材料数据库中的材料数据；6、s4：利用虚拟仿真技术模拟s3中匹配的材料在实际纺织过程中的表现，评估材料的适用性；7、s5：引入基于机器学习的优化机制，用于不断更新和优化材料数据库，以适应纺织品市场的变化和新材料的出现。8、进一步的，所述s1具体包括：9、s11：设定数据采集标准，包括纺织材料的物理性能、化学性能以及色彩属性；10、s12：自动从公开的科研文献、专利、产品说明书以及纺织材料生产商的官方网站渠道收集纺织材料的性能数据；11、s13：利用自然语言处理技术，对收集到的非结构化数据进行处理和分析，提取出与设定的数据采集标准相匹配的信息，并将其转换为结构化数据；12、s14：针对收集到的数据，采用数据清洗技术，包括去除重复数据、纠正错误数据和填补缺失值；13、s15：将经过清洗的结构化数据进行存储和管理。14、进一步的，所述s2具体包括：15、s21：分析纺织品的设计要求，包括耐久性、弹性、颜色快度、耐化学品性、环保性；16、s22：根据每个设计要求的参数量化标准，将设计要求转化为具体的材料参数；17、s23：建立参数权重系统，根据设计要求的重要性，通过层次分析法为每个材料参数赋予权重，确保所有材料参数权重之和为1，进行权重标准化处理，公式为：，其中，是材料参数的标准化权重，是原始权重，n是材料参数总数；18、s24：利用加权求和的方法构建材料需求参数模型，计算每种材料的综合评分，以此反映材料满足设计要求的程度，综合评分表示：，其中，s是材料的综合评分，是第个材料参数的标准化值，是第个材料参数的权重。19、进一步的，所述s23中的层次分析法具体包括：20、s231，建立层次结构模型：21、目标层：最终目标，选择最优纺织材料；22、准则层：评价材料的标准或准则，即纺织品的设计要求转化的材料参数；23、方案层：材料选项；24、s232，构建判断矩阵：在准则层，对于每一对材料参数，比较对于达成目标层的相对重要性，给出定量的比值，形成一个判断矩阵a，其中，判断矩阵中的元素表示材料参数相对于材料参数的重要性；25、s233，计算权重：使用判断矩阵的特征值和特征向量来计算权重，最大特征值对应的特征向量即为各材料参数的相对权重，计算步骤包括求解判断矩阵a最大特征值及其对应的特征向量，并将特征向量标准化以得到权重向量；26、s234，一致性检验：计算一致性指标ci和一致性比率cr，其中：27、，其中，n是准则层数量；28、，其中，是平均随机一致性指数，取决于准则层数量，若，则判断矩阵的一致性可接受，权重结果可靠。29、进一步的，所述s3具体包括：30、s31：将材料需求参数模型中的每个材料参数和相应权重作为输入条件，构建智能匹配算法的查询条件；31、s32：利用智能匹配算法，在材料数据库中搜索，根据材料数据与输入条件的匹配程度来评分；32、s33：智能匹配算法采用余弦相似度，计算材料数据库中每种材料数据与材料需求参数模型的相似度；33、s34：根据相似度得分，对数据库中的材料进行排名，选出得分最高的材料作为匹配结果；34、s35：输出匹配结果，包括符合纺织品设计要求的材料列表和相关的性能数据。35、进一步的，所述余弦相似度计算为：余弦相似度，其中，a和b分别代表材料属性向量和材料需求参数模型向量，和分别是向量a和b在第维的分量，是第个材料参数的权重，反映该材料参数在材料选择中的相对重要性，n是向量的维度，即考虑的材料参数总数。36、进一步的，所述s4具体包括：37、s41：选择通过智能匹配算法选出的符合需求的材料，提取选定材料的属性数据，包括物理性能、化学性能；38、s42：建立纺织品设计的虚拟模型，包括设计的结构、尺寸、预期用途信息；39、s43：利用ansys仿真软件，将选定材料的属性数据应用于纺织品设计的虚拟模型中，设置仿真参数，包括环境条件、加载条件；40、s44：运行仿真，模拟纺织过程中材料的表现，包括材料在受力、磨损、环境影响条件下的反应，记录仿真结果，包括变形、强度损失、颜色变化；41、s45：分析仿真结果，评估材料在实际纺织过程中的表现，确定材料是否满足设计要求和预期用途；42、s46：若仿真结果显示材料表现不佳或无法满足要求，根据评估结果返回s3，重新匹配的材料进行仿真评估。43、进一步的，所述s5具体包括：44、s51：建立一个基于机器学习模型，用于分析纺织品市场趋势、用户偏好以及新材料的性能数据，从市场数据中学习和识别模式和趋势；45、s52：定期收集和整理来自市场报告、科研文章、专利、在线数据库来源的纺织材料新信息，包括新出现的材料、材料性能的更新数据、纺织品设计的新趋势；46、s53：利用建立的机器学习模型，自动分析收集的新信息，评估新信息的重要性和可靠性，确定被纳入材料数据库中的新信息；47、s54：根据机器学习模型的分析结果，自动更新材料数据库，包括添加新材料的数据、更新现有材料的性能参数、删除过时或不再使用的材料数据。48、进一步的，所述机器学习模型采用随机森林模型，具体包括：49、数据准备：收集并整理纺织材料的属性数据，包括新出现的材料和现有材料的更新信息，以及在实际应用中的表现数据，为每个数据点（材料）标注分类标签；50、模型训练：使用随机森林算法在训练集上构建多个决策树，每棵树的构建过程中，随机选择特征子集，并在特征子集上进行最佳分裂点的搜索，决策树的构建不进行剪枝，每棵树都随机生长，直到无法分裂为止，随机森林中每棵树的训练公式为:，其中，是第棵树，d是训练数据集，是从所有特征中随机选择的子集；51、预测与评估：52、对于分类问题，随机森林的预测结果是多数树的投票结果，对于回归问题，预测结果是所有树预测值的平均，使用交叉验证或保留的测试集来评估模型的准确性和泛化能力；53、应用于材料数据库优化：将训练好的随机森林模型应用于收集的新材料数据，预测新材料是否适合当前的市场趋势或设计需求，根据模型的预测结果更新材料数据库，包括添加新材料、更新现有材料的评分或分类、移除过时或不再符合要求的材料。54、一种用于纺织品生产的高效材料检索系统，用于实现上述的一种用于纺织品生产的高效材料检索方法，包括以下模块：55、数据收集与数据库建立模块：通过大数据技术自动收集纺织材料的性能数据，包括物理性能、化学性能和环境适应性，建立和维护材料数据库；56、需求参数模型建立模块：将纺织品设计要求转化为可量化的材料需求参数，形成材料需求参数模型，以指导后续的材料检索过程；57、智能匹配算法模块：基于材料属性智能匹配算法，根据建立的材料需求参数模型，从材料数据库中检索并匹配出最优材料；58、虚拟仿真评估模块：利用虚拟仿真技术，模拟匹配到的材料在实际纺织过程中的表现，通过仿真结果评估材料的适用性和性能表现，验证材料的选择；59、数据库优化与更新模块：引入基于机器学习的优化机制，根据市场趋势、用户反馈和新材料信息，不断更新和优化材料数据库。60、本发明的有益效果：61、本发明，通过结合大数据分析、智能匹配算法以及虚拟仿真技术，能够快速准确地筛选出符合特定纺织品设计要求的材料，这种综合方法大大提高了材料选择的效率，减少了试错成本，加速了产品开发周期。62、本发明，引入的基于机器学习的优化机制能够不断更新和优化材料数据库，使之适应纺织品市场的快速变化和新材料的出现，这种动态适应能力确保了材料选择过程始终基于最新、最准确的数据，提高了设计的前瞻性和创新性。63、本发明， 通过引入改进的余弦相似度计算，精确匹配材料属性与纺织品设计需求方面带来显著效果，通过考虑每个属性的权重，确保了材料选择过程更加符合实际的设计要求和应用场景，提高了材料匹配的准确性和可靠性，这种精细化的匹配方式不仅提升了最终产品的性能和质量，还为纺织品的创新设计和定制化生产提供了强有力的技术支持。