一个成形问题，一条完整工程链。
20 米级 316H 环件同时面临径轴向成形载荷、热保持与过程稳定性约束。我的工作将三维热—力耦合 Abaqus/Explicit 建模，与工艺控制、自动化和数据分析连接起来。
Abaqus/Explicit · MATLAB · Fortran · Python
直接观察耦合成形过程。
真实 Abaqus 回放展示变形与场分布演变。PEEQ、NT11 与 S, Mises 保留原始图例和时间标记。
仿真回放
等效塑性应变回放
字段：PEEQ（无量纲） · 分析步：Rolling
把工艺设计转为可重复仿真。
MATLAB 生成控制历程，Fortran 支撑时变工艺控制，Python 提取并审查 FE 结果。各环节的数据交接保持工况可追溯。
方法流程示意 · 非仿真结果
- MATLAB
生成随时间变化的控制历程。
- Fortran
执行既定的工艺控制规则。
- Abaqus/Explicit
运行热—力耦合成形模型。
- Python
提取并审查仿真响应。
贯穿全过程工况标识、数据交接与可追溯检查。
用 FE 数据缩小工程搜索空间。
计算工程模块属于本环轧研究。100 组 FE 工况支撑目标特异代理模型，通过重复折外验证评价留出数据上的表现。
- 01
数据来源
100 组耦合 FE 工况提供工艺输入与响应目标。
- 02
建模评估
采用目标特异代理模型，以重复 OOF 验证评价表现。
- 03
筛选与回代
Pareto 权衡指导候选筛选，再将选定方案交回独立 FE 检查。
- 最大径向轧制力
- R² 0.96
- 最大轴向轧制力
- R² 0.95
- 终轧表面温度
- R² 0.98
重复 OOF · 5 折交叉验证 × 5 次重复
代码预览 · Python 评价与 FE 提取
工作流的代表性简化示例，并非研究实现原文。不含私有数据、物理特征定义或完整调参配置；示例随机种子不代表研究设置。
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.model_selection import RepeatedKFold, cross_validate
def evaluate_example(X, y):
pipeline = make_pipeline(StandardScaler(), Ridge())
cv = RepeatedKFold(n_splits=5, n_repeats=5, random_state=0)
return cross_validate(
pipeline, X, y, cv=cv,
scoring={"r2": "r2", "mae": "neg_mean_absolute_error"},
)from odbAccess import openOdb
def read_history(path, step_name, region_name, field_name):
odb = openOdb(path=path, readOnly=True)
try:
step = odb.steps[step_name]
region = step.historyRegions[region_name]
return list(region.historyOutputs[field_name].data)
finally:
odb.close()代理筛选，FE 回代检查。
多目标筛选权衡径向力、轴向力与终轧温度。代表性方案返回完整耦合 FE 模型接受检查；代理预测不被当作新增仿真。
筛选代理模型高效比较多目标权衡。
复核独立 FE 检查选定工艺的响应。
贡献与研究边界。
我的贡献
工艺设计、耦合 FE 建模、控制与自动化、数据提取、代理评价、筛选及独立回代。
证据的适用范围
这是进行中的硕士研究工作流，不代表已发表论文或工业可行性证明。筛选辅助决策，不替代物理模型验证。