基于数据驱动的热处理工艺仿真准确预测技术研究  

作　　者：温海峰 赵锡睿 崔浩然 刘英浩 陈洋 王洪伍 左柏强 李健 谢剑[2] 郭云龙 刘欣[2,4] 

机构地区：[1]中国兵器工业集团航空弹药研究院有限公司,哈尔滨150036 [2]北京理工大学,北京100081 [3]空装驻哈尔滨地区第三军事代表室,哈尔滨150000 [4]北京理工大学长三角研究院(嘉兴),浙江嘉兴314019

出　　处：《机器人技术与应用》2023年第5期43-48,共6页Robot Technique and Application

摘　　要：在现代装备制造业中,热处理不仅是改善和控制材料性能,提高产品使用寿命、可靠性和安全性的关键工艺,也是实现装备轻量化的重要途径。热处理工艺过程存在着热处理工艺参数众多及其相互影响的问题,使得温度、组织和应力难以耦合精确求解;同时,热处理工艺参数的确定依赖经验且影响机理难以表征。因此,本文提出一种基于数据驱动的仿真预测建模方法,通过构建决策树回归模型并结合基于信息熵的分类学习算法,实现热处理工艺仿真质量的准确预测。最后,通过对35CrMnSi和58SiMn两种材料的仿真数据案例分析,验证了本文所提建模方法的有效性和准确性。

关 键 词：热处理仿真预测 数据驱动 决策树 代理模型 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TG156[自动化与计算机技术—控制科学与工程]