广东省科学院新材料研究所张志波获国家专利权
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龙图腾网获悉广东省科学院新材料研究所申请的专利基于机器学习的铝合金挤压预测优化方法及相关装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119339856B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411710785.1，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权基于机器学习的铝合金挤压预测优化方法及相关装置是由张志波;戴增辉;何佳珍;黄广耀;宋东福设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于机器学习的铝合金挤压预测优化方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于机器学习的铝合金挤压预测优化方法及相关装置，涉及材料塑性加工领域。该方法中，电子设备获取铝合金挤压工艺的仿真模型，其中，仿真模型能够利用输入的仿真工艺参数仿真出铝合金的最大挤压应力和出口温度；通过仿真模型生成多条仿真数据；利用多条仿真数据进行模型训练，得到训练出的铝合金挤压模型。如此，利用有限元模型生成大量的仿真数据，并用于训练出铝合金挤压模型。该铝合金挤压模型能够根据输入的设计工艺参数预测铝合金的最大挤压应力和出口温度，从而为实际挤压生产提供指导基础，便于对生产计划进行快速调整。
本发明授权基于机器学习的铝合金挤压预测优化方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的铝合金挤压预测优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取铝合金挤压工艺的仿真模型，其中，所述仿真模型能够利用输入的仿真工艺参数仿真出铝合金的最大挤压应力和出口温度； 通过所述仿真模型生成多条仿真数据； 利用多条所述仿真数据进行模型训练，得到训练出的铝合金挤压模型，其中，所述铝合金挤压模型用于根据输入的设计工艺参数预测铝合金的最大挤压应力和出口温度，每条所述仿真数据包括模具类别以及挤压参数，本步骤具体包括： 将每条所述仿真数据的工艺参数进行预处理，得到每条所述仿真数据的预处理数据，其中，所述模具类别的预处理方式为热独编码，所述挤压参数的预处理方式为标准化处理； 将多条所述预处理数据输入多个待训练模型进行训练，得到训练出的多个候选模型； 从所述多个候选模型中选取预测效果最佳的作为所述铝合金挤压模型。
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