一种融合深度学习的气体渗碳及性能测试的虚拟仿真系统

本发明涉及一种融合深度学习的气体渗碳及性能测试的虚拟仿真系统，属于人工智能与虚拟仿真技术领域，解决了现有的虚拟仿真系统在渗碳实验方面存在的无法精准预测零件热处理工艺参数以及无法提供定制化教学辅助等问题。该系统包括数字场景多元变更模块、数字人定制模块、教学指令管控模块、实验教学综合评定与成果展示模块、实验AI领航模块及基于深度学习的多任务预测及建模模块。本发明通过基于深度学习的多任务预测及建模模块实现渗碳实验方面零件热处理工艺参数的精准预测，并结合知识图谱赋能的实验AI领航模块提供个性化教学指导，集多种功能于一体，操作便捷自由，为气体渗碳及性能测试的教学与研究提供了创新、高效的虚拟平台。