基于机器学习的渗碳淬火工艺参数优化方法

本发明公开了基于机器学习的渗碳淬火工艺参数优化方法，涉及渗碳淬火工艺优化技术领域，通过设置多源传感器，实时采集环境及工艺数据，并以统一时间戳和工序标签形成高质量同步数据集；利用预处理后的数据，通过深度学习或时序回归构建环境干扰模型，量化外界扰动对渗碳层深度及硬度的影响；根据模型预测结果，自适应控制器实时调整渗碳剂流量、加热功率和保温时长，实现闭环调控，确保工艺条件与产品性能始终接近预设目标；通过对出炉零件的渗碳层和硬度检测，将实际结果反馈至模型以进行迭代更新，持续优化控制策略，有效解决了传统工艺中因环境波动引起的质量不稳定问题，显著提高生产效率，并降低能耗和试验成本。