基于数字孪生的铝镁合金液压成形工艺控制方法及系统

本申请公开了一种基于数字孪生的铝镁合金液压成形工艺控制方法及系统，涉及压力处理控制领域，其首先利用数字孪生模型实时映射物理压机的真实状态，并与理想仿真状态进行对比，从而精准识别偏差。一旦偏差超出阈值，系统并非依赖耗时的传统有限元仿真，而是启用一个预训练的图神经网络代理模型。该代理模型能以毫秒级速度预测未来状态，并结合模型预测控制（MPC）进行滚动优化，快速计算出下一时间步的最优压力速率。这种感知‑预测‑决策的快速闭环，有效解决了铝镁合金成形中非线性、多约束和实时性要求严苛的矛盾，实现了对成形路径的动态自适应优化，从而显著提升了产品质量与成形效率。