La prévision et l’optimisation des performances des pièces forgées automobiles basées sur l’analyse de big data est le processus de prévision et d’optimisation des performances des pièces forgées automobiles en utilisant les technologies et les méthodes de big data. Les étapes spécifiques sont les suivantes: acquisition de données et finition: recueillir et organiser un grand nombre de données relatives aux pièces forgées automobiles, y compris les propriétés physiques des matériaux, les paramètres de processus de forgeage, les conditions de traitement, etc. Ces données peuvent être obtenues au moyen de capteurs, d’appareils de surveillance, d’essais en laboratoire, etc. Prétraitement des données: les données brutes collectées sont nettoyées, débruyées et complétées pour assurer la qualité et l’intégrité des données. En même temps, les données provenant de différentes sources et dans différents formats sont formalisées et intégrées pour une analyse et une modélisation ultérieures. Extraction et sélection de caractéristiques: des caractéristiques significatives sont tirées des données prétraitées grâce à des méthodes d’ingénierie de caractéristiques. Ces caractéristiques peuvent être les quantités physiques, les paramètres des matériaux, les paramètres du procédé, etc., qui sont étroitement liés aux propriétés de la pièce forgée. Lors de l’extraction des caractéristiques, il est également nécessaire de tenir compte de leur importance en procédant à une sélection des caractéristiques et en éliminant celles qui ne sont pas pertinentes pour les prévisions de performance ou qui sont redondantes. Construction de modèles et formation: à partir des données de caractéristiques extraites, construire des modèles mathématiques adaptés à la prévision et à l’optimisation des performances des pièces forgées automobiles. Les méthodes courantes comprennent l’analyse de régression, l’apprentissage automatique, les réseaux neuronaux, etc. Après la construction du modèle, les données historiques sont utilisées pour la formation et l’ajustement des paramètres afin d’optimiser la précision et la capacité de prévision du modèle. Prédiction et optimisation des performances: prédiction des performances de nouvelles pièces forgées automobiles à l’aide de modèles bien formés. En entrant les valeurs caractéristiques correspondantes, le modèle peut prédire les indices de propriétés des pièces forgées, tels que la résistance, la dureté, la ténacité, etc. Sur la base des résultats prédictifs, la formulation matérielle, les paramètres de processus, etc. des pièces forgées sont ajustés de manière optimale afin d’atteindre des exigences de propriétés plus souhaitables. Rétroaction et mise à jour: les données de performance des pièces forgées obtenues dans la production réelle sont rétroalimentées au modèle prédictif pour mettre à jour et améliorer itérativement le modèle. Grâce à la collecte et à l’analyse continues de données réelles, les modèles peuvent être constamment optimisés, ce qui augmente la précision et la fiabilité des prévisions. La prévision et l’optimisation des performances des pièces forgées automobiles basées sur l’analyse de big data peuvent fournir des méthodes scientifiques et efficaces pour aider à optimiser les processus de conception et de production des pièces forgées, améliorer la qualité et les performances des produits et réduire les coûts de production et les ressources humaines.
