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本发明公开了一种真空熔铸生产工艺参数优化方法及系统，该方法包括：构建第一数据集；第一数据集以熔炼温度、熔炼时间、真空室气压、保护性气体流量为输入，以各金属元素的烧损率为输出；构建第二数据集；第二数据集以熔炼温度、熔炼时间、真空室气压、保护性气体流量为输入，以铸锭氧含量为输出；采用人工智能算法分别对第一数据集以及第二数据集进行建模，得到第一回归方程和第二回归方程；基于第一回归方程和第二回归方程构建多目标优化函数；采用遗传算法对多目标优化函数进行求解，得到最优解集。本发明能够对熔炼温度、熔炼时间、真空度、保护性气体气压及流量等生产工艺参数进行优化，从而提高铸锭质量。 基于所述第一回归方程和所述第二回归方程构建多目标优化函数； 采用遗传算法对所述多目标优化函数进行求解，得到最优解集；所述最优解集为最优的真空熔铸生产工艺参数。 进一步地，按投料批号采集投料重量、炉料配比及成分、熔炼温度、熔炼时间、真空室气压以及保护性气体流量。

本发明涉及真空熔铸技术领域，特别是涉及一种真空熔铸生产工艺参数优化方法及系统。 熔炼温度、熔炼时间、真空度、保护性气体流量是真空熔铸生产过程中需要事先设定的关键生产工艺参数，这些生产工艺参数设定值的合理与否，所熔炼金属的烧损量对铸锭质量等构成直接影响。目前，真空熔铸生产实践中主要根据经验确定及调整生产工艺参数，这是导致铸锭质量不稳定及合金元素烧损过高的主要原因。 本发明的目的是提供一种真空熔铸生产工艺参数优化方法及系统，对熔炼温度、熔炼时间、真空度、保护性气体气压及流量等生产工艺参数进行优化，从而提高铸锭质量。 为实现上述目的，本发明提供了如下方案： 一种真空熔铸生产工艺参数优化方法，包括： 构建第一数据集；所述第一数据集以熔炼温度、熔炼时间、真空室气压、保护性气体流量为输入，以各金属元素的烧损率为输出； 构建第二数据集；所述第二数据集以熔炼温度、熔炼时间、真空室气压、保护性气体流量为输入，以铸锭氧含量为输出； 采用人工智能算法分别对所述第一数据集以及所述第二数据集进行建模，得到第一回归方程和第二回归方程；

MapStar 创新团队最初目地是为GIS专业本科生参加全国大学生软件开发竞赛培养人才，后来逐步与指导教师的研究方向相结合，在培养人才的基础上，围绕具体研究目标，充分利用团队的力量，开展GIS技术和应用创新探索。随着团队规模的扩大和影响力的增强，吸引了越来越多外专业学生加入了该团队，建成了一个面向本科生的开放包容的多学科集成创新平台。团队成员们一起学习，共同成长。

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