Page 157 - 数值模拟驱动的高温合金热加工技术

第四章 高温合金锻造过程数值模拟

具表面温度场将会更为均匀，从而显著降低了锻件裂纹的发生概率。
2. 预测模型的实际应用效果
在某大型锻造企业中，预测模型的应用效果已经初步显现。该企业利用机器

学习模型对生产过程中可能出现的缺陷进行了预测，并对模具设计与工艺参数进
行调整。通过引入这一预测系统，企业成功降低了生产过程中的缺陷率，并显著
提高了产品的合格率。表 4-1 是该企业在应用预测模型前后缺陷率的对比数据。
从表4-1可以看出，应用缺陷预测模型后，企业在各个季度的缺陷率都有明显下降，

整体缺陷率降低了 50% 以上。这一结果证明了预测模型在锻造生产中的应用效
果显著，能够有效减少不合格产品的产生，提升了生产的稳定性和产品质量。企
业还对数据进行了进一步的分析，发现模具温度波动、成形力、成形速度变化等
因素与裂纹、折叠等缺陷的发生强相关。因此，在调整生产工艺时，该模型的应

用重点是优化并精准控制了相关工艺参数。

表 4-1 应用缺陷预测模型前后缺陷率对比
时间段 应用前缺陷率（%） 应用后缺陷率（%） 缺陷率下降（%）
2019 年 Q1-Q2 0.078 0.042 0.4615
2019 年 Q3-Q4 0.081 0.04 0.5062
2020 年 Q1-Q2 0.075 0.038 0.4933
2020 年 Q3-Q4 0.08 0.036 0.55

未来，随着多模态数据融合与自适应学习技术的进步，锻造缺陷预测模型将
在更复杂的生产环境中得到优化，并扩展到其他制造领域，推动智能制造和精准
质量控制的发展。这一研究为锻造行业及其他制造行业提供了有力的技术支持。

二、高强度紧固件材料的锻造工艺优化

高强度紧固件材料因优异力学性能与抗疲劳特性，成为工业制造关键，广泛
用于航空航天、能源交通等领域。随着工业发展，对其性能要求渐高，促使相关
材料及锻造工艺研究备受关注。锻造工艺借塑性变形优化材料微观组织，提升强
度、韧性，减少缺陷，大幅提高紧固件质量与可靠性，在高铁、航空等领域作用

关键。优化锻造工艺，精准调整温度、变形速率与变形量，可进一步提升材料综
合性能，适应苛刻工况。研究锻造工艺优化意义重大，既能为企业提供高效节能
生产方案，降低成本、增强竞争力，又能助力高端领域技术升级。同时，考虑到

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