论文研究 基于改进案例推理的时效炉铝合金工件温度预测

时效炉中铝合金工件的温度直接影响铝合金产品的质量。 由于无法直接测量铝合金工件的温度，因此建立了基于改进案例推理（CBR）方法的温度预测模型，以实现工件温度的在线测量。 更具体地说，该模型是通过基于事例的高级推理方法构建的，其中首先使用状态转换算法（STA）来优化特征属性的权重。 换句话说，利用STA查找CBR模型的合适属性权重，可以提高案件检索过程的准确性。 最后，基于STA的CBR模型（STCBR）被用于预测时效炉中铝合金工件的温度。 实验结果表明，所开发的模型可以实现工件温度的高精度预测，在工业领域具有良好的应用前景。