一种金属热压缩流动应力预测方法及系统

本申请属于金属塑性成形数值模拟与人工智能交叉技术领域，具体公开了一种金属热压缩流动应力预测方法及系统，该方法包括：基于原始真应力‑真应变数据，通过物理净化修正，获取修正后的真应力‑真应变数据；通过Arrhenius方程的参数识别与应变补偿，构建物理基线模型；构建包括物理通道和数据通道的双通道混合神经网络；通过物理约束复合损失函数对双通道混合神经网络进行训练，获取训练后的双通道混合神经网络；物理约束复合损失函数包括数据拟合项和热力学单调性约束惩罚项；将流动应力基线值与残差修正量之和作为金属热压缩流动应力的预测值。通过本申请，能够实现金属热压缩全域工况下流动应力的高精度、高鲁棒性预测。