摘要
本发明提供了一种基于离散元法与数据驱动的填充工艺预测方法及装置,涉及散体物料成型技术领域,该方法结合了离散元法的物理建模优势与数据驱动方法的强大预测能力。通过离散元法对颗粒材料在不同工艺参数下的填充过程进行模拟,获取关键的质量指标作为数据驱动模型的输入,而工艺参数则作为输出进行训练。该模型不仅能够精准预测填充质量,还能根据目标质量指标实时调整工艺参数,实现填充过程的智能化优化。该方法大幅提高了计算效率,增强了模型的泛化能力,降低了对经验数据的依赖,为建筑材料、制药、粉末冶金等行业的填充工艺提供了更为高效、精准的解决方案,有助于提升产品质量,降低生产成本,加速新型物料和设备的研发与应用。
技术关键词
数据驱动模型
离散元法
机器学习算法模型
生成工艺
参数
物料成型技术
数据驱动方法
力学
三维建模软件
数据格式
颗粒材料
球形颗粒
定义
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