一种基于机器学习的汽车散热器成品性能预测方法

本发明属于汽车散热器生产工艺技术领域，具体涉及一种基于机器学习的汽车散热器成品性能预测方法。首先获取散热器制造数据，包括材料成分、工艺参数、环境条件和性能测试数据。其次利用元学习算法构建模型初步训练，包括任务划分、自适应学习率调整、Hessian矩阵优化等步骤。然后引入物理知识约束，将热传导和热对流方程以软目标方式融入损失函数。最后采用增量验证方式评估模型，包括持续监测收集新数据、批量增量评估等操作。本发明解决了现有方法适应性差、未结合物理知识、长期性能下降等问题，提高了预测准确性和模型适应性，确保模型输出符合物理规律。