基于机器学习的铝合金挤压预测优化方法及相关装置

本申请提供一种基于机器学习的铝合金挤压预测优化方法及相关装置，涉及材料塑性加工领域。该方法中，电子设备获取铝合金挤压工艺的仿真模型，其中，仿真模型能够利用输入的仿真工艺参数仿真出铝合金的最大挤压应力和出口温度；通过仿真模型生成多条仿真数据；利用多条仿真数据进行模型训练，得到训练出的铝合金挤压模型。如此，利用有限元模型生成大量的仿真数据，并用于训练出铝合金挤压模型。该铝合金挤压模型能够根据输入的设计工艺参数预测铝合金的最大挤压应力和出口温度，从而为实际挤压生产提供指导基础，便于对生产计划进行快速调整。