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龙图腾网获悉嘉善鑫海精密铸件有限公司申请的专利基于深度学习的铸件缩孔工艺参数优化方法及系统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：CN121413453B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511950720.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于深度学习的铸件缩孔工艺参数优化方法及系统是由江丽霞;蒋四科;刘帅设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的铸件缩孔工艺参数优化方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了基于深度学习的铸件缩孔工艺参数优化方法及系统，涉及参数优化技术领域，该方法包括：训练代理模型，输出产品质量指标的预测值及不确定性；构建不确定性融合引擎，对代理模型预测不确定性、工艺参数波动不确定性及材料参数区间不确定性进行融合；基于产品质量指标的预测值与综合不确定性包络，定义并计算稳健性评价指标；以优化产品质量指标与稳健性评价指标为双重目标，搜索获得稳健帕累托前沿解集；基于稳健帕累托前沿解集，推荐最终工艺参数方案。解决了现有铸件缩孔工艺参数优化方法依赖经验和试错，效率低且结果准确性与可靠性差的技术问题。

本发明授权基于深度学习的铸件缩孔工艺参数优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的铸件缩孔工艺参数优化方法，其特征在于，所述方法包括： 训练一个代理模型，所述代理模型以铸造工艺参数组合为输入，输出产品质量指标的预测值及不确定性； 构建不确定性融合引擎，对代理模型预测不确定性、工艺参数波动不确定性及材料参数区间不确定性进行融合，输出综合不确定性包络； 基于所述产品质量指标的预测值与所述综合不确定性包络，定义并计算稳健性评价指标； 以优化产品质量指标与所述稳健性评价指标为双重目标，运行多目标优化算法，搜索获得稳健帕累托前沿解集； 基于所述稳健帕累托前沿解集，推荐最终工艺参数方案； 训练一个代理模型，包括： 获取历史生产数据集与材料规范区间； 基于所述历史生产数据集，获取训练数据，训练一个物理信息融合的代理模型，所述代理模型基于贝叶斯神经网络构建，其损失函数包含数据拟合项与物理信息惩罚项； 所述代理模型输出产品质量指标的预测均值、方差以及基于方差与校准误差计算的模型置信度； 构建不确定性融合引擎，包括： 分析历史生产数据，确定关键工艺参数的统计分布，作为参数偶然不确定性； 基于材料规范区间，定义关键材料参数的区间不确定性； 通过蒙特卡洛采样，将所述参数偶然不确定性、所述区间不确定性及所述代理模型的认知不确定性进行融合传播； 输出给定工艺参数组合下产品质量指标的综合不确定性包络，并计算对应工艺参数组合的总体可信度； 通过蒙特卡洛采样，将所述参数偶然不确定性、所述区间不确定性及所述代理模型的认知不确定性进行融合传播，包括： 针对一个给定的工艺参数组合，执行第一层蒙特卡洛采样，依据关键工艺参数的统计分布，生成模拟实际波动的N个参数样本； 针对所述N个参数样本中的每一个，执行第二层蒙特卡洛采样，在关键材料参数的允许区间内，均匀生成M个材料参数样本； 将生成的N乘以M个综合参数样本，输入至所述代理模型中，获取对应的N乘以M组产品质量指标的预测概率分布； 聚合所有预测概率分布结果，计算产品质量指标的统计均值与标准差，所述统计均值作为该给定工艺参数组合的预测均值，所述标准差用于构建所述综合不确定性包络的宽度； 同时，根据所述N乘以M组预测概率分布自身的方差信息，计算方差平均值，作为反映模型认知不确定性的量化值，并将此量化值与由参数波动导致的标准差进行合成，用于计算总体可信度。

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