一种基于多模态数据融合与物理约束深度学习的特大型断面轴承钢动态再结晶预测方法和系统

本发明公开了一种基于多模态数据融合与物理约束深度学习的特大型断面轴承钢动态再结晶预测方法和系统，首先构建多模态数据融合框架，将动态再结晶动力学Avrami方程和晶粒生长能量方程作为约束条件设计物理约束深度神经网络，结合高温应变计阵列和液压伺服系统构建实时控制系统，从而能够对特大型断面轴承钢动态再结晶率、晶粒尺寸及组织均匀性进行预测，适用于轴承钢热轧、锻造等高温变形过程的动态再结晶行为在线监测与工艺调控。