基于双重聚合Kriging模型的工艺参数智能优化方法

本发明公开了一种基于双重聚合Kriging模型的工艺参数智能优化方法，按以下步骤进行：初始化、获取不同工艺参数处的“突耳”体积和最大应力、构建双重聚合Kriging模型、搜索确定性最优解、计算当前设计点对应的最大可能失效点MPP、更新双重聚合Kriging模型、通过迭代计算，得到最终的优化结果。本发明指出了与突耳缺陷最为相关的四个主要锻造工艺参数，对其进行优化，实现不确定环境下锻造工艺参数的最优选择，减少了“突耳”体积，提高了锻件性能和可靠性。本发明通过结合Kriging模型和ILCVT方法，对相关算法进行改进，实现了锻造工艺参数的智能优化设计，提高了设计的精度和效率。