一种基于人工智能的金属制品机械性能检测方法及系统

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一种基于人工智能的金属制品机械性能检测方法及系统
申请号:CN202510980823
申请日期:2025-07-16
公开号:CN120473055B
公开日期:2025-09-16
类型:发明专利
摘要
本发明涉及金属制品机械性能预测技术领域,提供一种基于人工智能的金属制品机械性能检测方法及系统,方法包括数据融合分析、材料本构性能预测、机械性能质量预测和性能检测评估;该方法通过引入结构演化改进因子与因果图嵌入强化学习模型,实现了从工艺参数到材料本构性能再到最终力学性能的全过程智能建模与因果推理,具备性能预测、成因解释与优化建议三重能力,显著提升复杂结构件的服役前评估与质量控制效率;通过构建“数据融合—材料建模—性能预测—检测评估”四模块一体化联动系统,实现了从原始数据到性能评估的全链条闭环式分析。
技术关键词
金属制品机械 参数 强化学习环境 机械特征 性能预测方法 XGBoost模型 状态向量数据 应变硬化指数 应力应变关系 回归预测模型 金属材料 预测模型训练 强化学习模型 定义 分析模块 策略 误差
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