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摘要：本申请提供一种钢管穿孔工艺优化方法、装置、电子设备及存储介质。涉及电数字数据处理技术领域，该方法包括：获取初步设定的钢管穿孔工艺的工艺参数，并对设定参数进行重要性特征筛选，得到钢管穿孔工艺的重要参数，再将重要参数输入至训练好的递归神经网络模型中，得到递归神经网络模型输出的毛管质量预测数据，最后，基于毛管质量预测数据和预设质量要求，对设定参数进行优化处理，本申请通过对递归神经网络模型的输入项进行重要性筛选，提高了模型输出的准确性，可以在管坯穿孔前实现对毛管质量的高精度预测，有助于对毛管质量的把控，同时可以辅助快速有效的优化穿孔工艺参数，优化钢管穿孔工艺。
主权项：1.一种钢管穿孔工艺优化方法，其特征在于，所述方法包括：获取钢管穿孔工艺的设定参数；其中，所述设定参数为初步设定的钢管穿孔工艺的工艺参数；对所述设定参数进行重要性特征筛选，得到钢管穿孔工艺的重要参数；将所述重要参数输入至训练好的递归神经网络模型中，得到所述递归神经网络模型输出的毛管质量预测数据；其中，所述递归神经网络模型基于多个管坯在穿孔工艺时的工艺参数和每个管坯的毛管质量数据训练得到；根据所述毛管质量预测数据和预设质量要求，对所述设定参数进行优化处理，以使毛管质量预测数据符合所述预设质量要求。
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