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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：本发明公开了一种重燃高温投屏叶片铸件质量预测模型的构建方法和预测方法，属于铸件质量预测技术领域，利用ABPSO算法识别关键质量影响参数，能够更精准地定位到影响铸件质量的关键因素，显著增强了质量控制的准确性和及时性。采用Stacking集成学习方法构建质量预测模型，能够充分利用不同基础学习器的优势，通过集成学习的方式提高模型的泛化能力和预测精度。通过多个评估指标确保模型在多个方面均达到预设要求，进一步提升模型的可靠性和稳定性。通过构建质量预测模型，企业能够在生产初期就识别出可能影响铸件质量的关键工艺参数，从而提前调整和优化生产工艺，有助于减少废品率，提高生产效率和产品质量，进而降低生产成本。
主权项：1.一种重燃高温透平叶片铸件质量预测模型的构建方法，其特征在于，包括：S1：获取重燃高温透平叶片铸件制造数据集并预处理；S2：将预处理后的重燃高温透平叶片铸件制造数据集按照预设比例划分为训练集和测试集；S3：采用训练集基于ABPSO优化算法识别重燃高温透平叶片铸件生产过程中的关键质量影响参数，将识别到关键工艺参数作为构建重燃高温透平叶片铸件质量预测模型的输入特征；S4：根据输入特征构建基于Stacking集成学习的重燃高温透平叶片铸件质量预测模型；并利用Accuracy、Recall以及AUC三个指标进行重燃高温透平叶片铸件质量预测模型评估，若满足预设要求，则进行下一步；若不满足预设要求，则返回S3；S5：根据测试集对评估后的质量预测模型进行精度测试，满足预设精度后，得到重燃高温透平叶片铸件质量预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 重燃高温透平叶片铸件质量预测模型的构建方法和预测方法
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