本發(fā)明涉及金屬材料熱處理技術(shù)，尤其涉及一種基于貝葉斯優(yōu)化的低溫環(huán)境齒輪疲勞強(qiáng)度增強(qiáng)熱處理方法。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)代機(jī)械工業(yè)中，齒輪作為機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)中的核心部件，廣泛應(yīng)用于各種低溫環(huán)境下工作的設(shè)備中，如航空航天、海洋工程、以及極地勘探設(shè)備等。齒輪的疲勞強(qiáng)度和使用壽命直接影響到這些設(shè)備的性能和可靠性。因此，提升齒輪在低溫環(huán)境下的疲勞強(qiáng)度和延長(zhǎng)其使用壽命，是保證機(jī)械設(shè)備長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)。

2、現(xiàn)有的齒輪熱處理技術(shù)主要通過(guò)調(diào)控加熱溫度、保溫時(shí)間、冷卻速率等工藝參數(shù)，來(lái)改善齒輪材料的微觀組織結(jié)構(gòu)，從而提高齒輪的硬度和抗疲勞性能。然而，這些傳統(tǒng)的熱處理技術(shù)在低溫環(huán)境下的應(yīng)用仍存在一些明顯的技術(shù)缺陷：

3、第一是現(xiàn)有熱處理工藝的參數(shù)優(yōu)化多依賴于經(jīng)驗(yàn)和反復(fù)試驗(yàn)，缺乏系統(tǒng)化和智能化的優(yōu)化手段。在低溫環(huán)境下，齒輪材料的微觀組織結(jié)構(gòu)和機(jī)械性能變化復(fù)雜，傳統(tǒng)的熱處理工藝難以精準(zhǔn)控制各項(xiàng)參數(shù)以滿足極端環(huán)境的需求。經(jīng)驗(yàn)和試驗(yàn)方法不僅效率低下，且容易因材料微觀組織的變化引發(fā)不可預(yù)見(jiàn)的疲勞破壞，導(dǎo)致齒輪在低溫條件下的使用壽命明顯縮短。

4、第二是現(xiàn)有的熱處理技術(shù)難以應(yīng)對(duì)低溫環(huán)境下材料性能的多尺度效應(yīng)。材料在納米、微米和宏觀尺度上的組織特征在低溫條件下可能表現(xiàn)出顯著差異，傳統(tǒng)的單一尺度熱處理工藝無(wú)法充分優(yōu)化不同尺度的組織特征，從而無(wú)法達(dá)到最佳的疲勞強(qiáng)度提升效果。尤其是在低溫條件下，微觀組織特征的異質(zhì)性增加了疲勞破壞的復(fù)雜性，傳統(tǒng)工藝難以全面兼顧各尺度的優(yōu)化需求，往往導(dǎo)致局部微觀組織特征的強(qiáng)化與整體性能優(yōu)化之間的矛盾。

5、第三是現(xiàn)有技術(shù)中的參數(shù)調(diào)整缺乏智能化和自適應(yīng)機(jī)制。在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中，材料性能和工藝條件的變化可能會(huì)導(dǎo)致工藝參數(shù)的偏差。傳統(tǒng)的工藝控制方法依賴于人工監(jiān)測(cè)和調(diào)整，難以及時(shí)響應(yīng)工藝過(guò)程中的動(dòng)態(tài)變化。這種滯后的調(diào)整機(jī)制容易導(dǎo)致材料性能的波動(dòng)，無(wú)法保證熱處理工藝的穩(wěn)定性和一致性，特別是在極端的低溫環(huán)境中，工藝參數(shù)的微小偏差可能會(huì)引發(fā)齒輪性能的顯著下降。

6、因此，如何提供一種基于貝葉斯優(yōu)化的低溫環(huán)境齒輪疲勞強(qiáng)度增強(qiáng)熱處理方法是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的一個(gè)目的在于提出一種基于貝葉斯優(yōu)化的低溫環(huán)境齒輪疲勞強(qiáng)度增強(qiáng)熱處理方法。該方法通過(guò)引入貝葉斯優(yōu)化算法，結(jié)合多尺度微觀組織特征分析，系統(tǒng)地優(yōu)化了齒輪熱處理工藝的各項(xiàng)參數(shù)。具體而言，本發(fā)明利用自適應(yīng)多尺度貝葉斯優(yōu)化算法，在納米、微米和宏觀三個(gè)尺度上對(duì)材料的微觀組織特征進(jìn)行量化和優(yōu)化，并通過(guò)擴(kuò)展卡爾曼濾波算法實(shí)時(shí)跟蹤應(yīng)力-應(yīng)變數(shù)據(jù)，從而動(dòng)態(tài)調(diào)整熱處理工藝參數(shù)，生成疲勞壽命預(yù)測(cè)模型。與傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)性工藝優(yōu)化方法相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)：首先，智能化的參數(shù)優(yōu)化過(guò)程提高了工藝的效率和準(zhǔn)確性，減少了試驗(yàn)次數(shù)和時(shí)間；其次，多尺度優(yōu)化方法顯著提高了齒輪材料在低溫環(huán)境下的抗疲勞性能，延長(zhǎng)了使用壽命；最后，自適應(yīng)的實(shí)時(shí)調(diào)整機(jī)制確保了工藝過(guò)程的穩(wěn)定性和一致性，克服了傳統(tǒng)方法中因環(huán)境變化而導(dǎo)致的性能波動(dòng)問(wèn)題。本發(fā)明在提高低溫環(huán)境中齒輪性能方面展現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢(shì)，為相關(guān)領(lǐng)域提供了一種高效、可靠的解決方案。

2、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一種基于貝葉斯優(yōu)化的低溫環(huán)境齒輪疲勞強(qiáng)度增強(qiáng)熱處理方法，包括如下步驟：

3、s1、選擇適用于低溫環(huán)境的合金鋼材料，對(duì)合金元素比例進(jìn)行優(yōu)化，以優(yōu)化齒輪材料在低溫條件下的抗疲勞性能和韌性，同時(shí)兼顧材料的可加工性和成本因素；

4、s2、利用電子背散射衍射技術(shù)對(duì)所選材料進(jìn)行微觀組織分析，獲取晶粒結(jié)構(gòu)、相分布和位錯(cuò)密度數(shù)據(jù)，并將獲取的晶粒結(jié)構(gòu)、相分布和位錯(cuò)密度數(shù)據(jù)量化為數(shù)值參數(shù)；

5、s3、采用改進(jìn)的貝葉斯優(yōu)化方法，基于量化后的晶粒結(jié)構(gòu)、相分布和位錯(cuò)密度數(shù)值參數(shù)，對(duì)加熱溫度、加熱速率、保溫時(shí)間、冷卻介質(zhì)和冷卻速度的熱處理工藝參數(shù)進(jìn)行多輪智能迭代優(yōu)化，在優(yōu)化過(guò)程中，使用一種基于拉丁超立方采樣和高斯過(guò)程回歸的混合模型，以優(yōu)化參數(shù)搜索空間；

6、s4、在每輪優(yōu)化后，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)齒輪的溫度分布和應(yīng)力分布，利用自適應(yīng)模糊推理方法對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并根據(jù)分析結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)整熱處理工藝參數(shù)；

7、s5、在對(duì)經(jīng)過(guò)優(yōu)化熱處理后的齒輪樣品進(jìn)行低溫環(huán)境下的疲勞試驗(yàn)時(shí)，結(jié)合一種基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的算法，實(shí)時(shí)跟蹤應(yīng)力-應(yīng)變數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)裂紋萌生和擴(kuò)展的臨界點(diǎn)，生成疲勞壽命預(yù)測(cè)模型；

8、s6、基于應(yīng)力-應(yīng)變數(shù)據(jù)和疲勞壽命預(yù)測(cè)模型，采用自適應(yīng)多尺度貝葉斯優(yōu)化算法，對(duì)納米、微米和宏觀層次的熱處理工藝參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整；

9、s7、將調(diào)整后的熱處理工藝參數(shù)應(yīng)用于批量生產(chǎn)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)生產(chǎn)過(guò)程中的參數(shù)偏差，并通過(guò)自適應(yīng)反饋機(jī)制及時(shí)調(diào)整工藝參數(shù)。

10、可選的，所述s3具體包括：

11、s31、將量化后的晶粒結(jié)構(gòu)、相分布和位錯(cuò)密度數(shù)值參數(shù)輸入至改進(jìn)的貝葉斯優(yōu)化模型，記為輸入?yún)?shù)集x＝{x1,x2,x3,...,xn}，其中xi表示第i個(gè)微觀組織特征對(duì)應(yīng)的數(shù)值；

12、s32、確定熱處理工藝參數(shù)集，記為p＝{p1,p2,p3,p4,p5}，其中p1為加熱溫度，p2為加熱速率，p3為保溫時(shí)間，p4為冷卻介質(zhì)，p5為冷卻速度；

13、s33、采用拉丁超立方采樣法對(duì)輸入?yún)?shù)集x和熱處理工藝參數(shù)集p進(jìn)行樣本空間的初始采樣，生成樣本集s＝{(x1,p1),(x2,p2),...,(xm,pm)}，其中每個(gè)樣本點(diǎn)(xj,pj)包含一組輸入?yún)?shù)xj和對(duì)應(yīng)的熱處理工藝參數(shù)pj；

14、s34、基于高斯過(guò)程回歸模型對(duì)所述樣本集s進(jìn)行擬合，構(gòu)建多維預(yù)測(cè)函數(shù)f(x,p)，其中f(x,p)用于預(yù)測(cè)不同熱處理工藝參數(shù)組合對(duì)齒輪疲勞強(qiáng)度的影響；

15、s35、在改進(jìn)的貝葉斯優(yōu)化方法指導(dǎo)下，通過(guò)期望改進(jìn)準(zhǔn)則，結(jié)合拉丁超立方采樣和高斯過(guò)程回歸的混合模型，動(dòng)態(tài)選擇最優(yōu)樣本點(diǎn)進(jìn)行迭代，調(diào)整熱處理工藝參數(shù)集p；

16、s36、通過(guò)改進(jìn)的貝葉斯優(yōu)化方法，自適應(yīng)調(diào)整結(jié)合拉丁超立方采樣和高斯過(guò)程回歸的混合模型中的權(quán)重參數(shù)，在多輪迭代中逐步收斂，生成最優(yōu)熱處理工藝參數(shù)組合

17、可選的，所述s35具體包括：

18、s351、在當(dāng)前預(yù)測(cè)函數(shù)f(x,p)的基礎(chǔ)上，計(jì)算輸入?yún)?shù)集x與熱處理工藝參數(shù)集p在所有候選樣本點(diǎn)的改進(jìn)效能函數(shù)值ief(x,p)，其中，x表示量化后的微觀組織特征參數(shù)，包括晶粒結(jié)構(gòu)、相分布和位錯(cuò)密度，p表示熱處理工藝參數(shù)集，包括加熱溫度、加熱速率、保溫時(shí)間、冷卻介質(zhì)和冷卻速度；

19、s352、在每輪迭代中，基于拉丁超立方采樣法生成新的候選樣本點(diǎn)集，記為s'＝{(x'1,p'1),(x'2,p'2),...,(x'k,p'k)}，并結(jié)合當(dāng)前預(yù)測(cè)模型，對(duì)每個(gè)樣本點(diǎn)計(jì)算改進(jìn)效能函數(shù)值ief(x'j,p'j)；

20、s353、改進(jìn)的貝葉斯優(yōu)化方法對(duì)改進(jìn)效能函數(shù)值進(jìn)行分析，采用以下公式計(jì)算綜合效能提升指數(shù)cei(x'j,p'j)：

21、

22、其中，γ和δ為自適應(yīng)調(diào)節(jié)因子，λ為調(diào)節(jié)系數(shù)，σi(x'j)表示第i個(gè)微觀組織特征的預(yù)測(cè)不確定性，σmax(x'j)為所有特征中預(yù)測(cè)不確定性最大的值；

23、s354、從候選樣本點(diǎn)集中選擇綜合效能提升指數(shù)cei(x'j,p'j)最大的樣本點(diǎn)，記為(x*,p*)，將其作為下一輪迭代的采樣點(diǎn)，并更新樣本集；

24、s355、將所選擇的最優(yōu)樣本點(diǎn)(x*,p*)添加至現(xiàn)有樣本集，更新樣本空間后，通過(guò)高斯過(guò)程回歸模型對(duì)新的樣本集進(jìn)行重新擬合，修正預(yù)測(cè)函數(shù)f(x,p)；

25、s356、評(píng)估新的預(yù)測(cè)函數(shù)，若綜合效能提升指數(shù)的增幅逐漸減小，則根據(jù)貝葉斯優(yōu)化準(zhǔn)則判斷迭代是否繼續(xù)，若繼續(xù)，則返回s352生成新的候選樣本點(diǎn)集，直至綜合效能提升指數(shù)值趨于收斂或達(dá)到預(yù)設(shè)的優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)；

26、s357、當(dāng)綜合效能提升指數(shù)值收斂后，確定熱處理工藝參數(shù)組合p*。

27、可選的，所述s36具體包括：

28、s361、在每輪迭代完成后，根據(jù)當(dāng)前的綜合效能提升指數(shù)cei(x*,p*)的變化情況，動(dòng)態(tài)調(diào)整貝葉斯優(yōu)化模型中的權(quán)重參數(shù)，包括調(diào)節(jié)因子γ、調(diào)節(jié)系數(shù)λ以及不確定性權(quán)重因子δ；

29、s362、將每輪迭代產(chǎn)生的新樣本點(diǎn)加入到樣本集s中，形成更新后的樣本集snew＝s∪(x*,p*)，并重新計(jì)算樣本集的整體預(yù)測(cè)不確定性，記為σtotal(snew)，其中為樣本集中第j個(gè)微觀組織特征，ωj為基于特征重要性的自適應(yīng)權(quán)重因子；

30、s363、根據(jù)更新后的整體預(yù)測(cè)不確定性σtotal(snew)，對(duì)高斯過(guò)程回歸模型進(jìn)行修正，調(diào)整預(yù)測(cè)函數(shù)f(x,p)的置信區(qū)間；

31、s364、將修正后的預(yù)測(cè)函數(shù)f(x,p)應(yīng)用于下一輪的貝葉斯優(yōu)化過(guò)程，利用改進(jìn)的貝葉斯優(yōu)化方法，基于新的樣本集snew對(duì)期望改進(jìn)值和綜合效能提升指數(shù)進(jìn)行再計(jì)算，動(dòng)態(tài)生成下一輪的候選樣本點(diǎn)集；

32、s365、在每輪優(yōu)化中，結(jié)合微觀組織特征的不同尺度分別計(jì)算對(duì)應(yīng)的綜合效能提升指數(shù)，并采用多尺度交互策略，將不同尺度的cei值進(jìn)行非線性加權(quán)計(jì)算，形成最終的多尺度效能交互指數(shù)msi(x,p)；

33、s366、根據(jù)多尺度效能交互指數(shù)msi(x,p)的結(jié)果，動(dòng)態(tài)調(diào)整貝葉斯優(yōu)化模型中的調(diào)節(jié)參數(shù)，使得優(yōu)化過(guò)程在納米、微米和宏觀尺度上逐步收斂，最終生成全局熱處理工藝參數(shù)組合p*。

34、可選的，所述s5具體包括：

35、s51、在齒輪樣品的疲勞試驗(yàn)過(guò)程中，實(shí)時(shí)采集應(yīng)力-應(yīng)變數(shù)據(jù)；

36、s52、利用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法對(duì)實(shí)時(shí)采集的應(yīng)力-應(yīng)變數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，預(yù)測(cè)應(yīng)力和應(yīng)變的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)，濾波后的數(shù)據(jù)記為其中和分別為第i個(gè)采樣點(diǎn)經(jīng)過(guò)濾波后的應(yīng)力和應(yīng)變估計(jì)值；

37、s53、根據(jù)濾波后的應(yīng)力-應(yīng)變數(shù)據(jù)，構(gòu)建疲勞壽命預(yù)測(cè)模型，記為其中l(wèi)f表示齒輪的疲勞壽命，t表示溫度，模型通過(guò)關(guān)聯(lián)應(yīng)力、應(yīng)變和溫度參數(shù)，預(yù)測(cè)裂紋萌生的臨界點(diǎn)；

38、s54、為優(yōu)化疲勞壽命預(yù)測(cè)的精度，將應(yīng)力-應(yīng)變數(shù)據(jù)根據(jù)不同的時(shí)間尺度進(jìn)行分解，得到多尺度應(yīng)力信號(hào)集，記為d”(t)＝{d”1(t),d”2(t),...,d”m(t)}，其中d”k(t)為第k個(gè)時(shí)間尺度上的應(yīng)力-應(yīng)變信號(hào)；

39、s55、將多尺度應(yīng)力信號(hào)集d”(t)輸入至疲勞壽命預(yù)測(cè)模型中，并引入自適應(yīng)相位偏移因子調(diào)整每個(gè)時(shí)間尺度上的應(yīng)力-應(yīng)變關(guān)系，生成相位調(diào)制的疲勞壽命預(yù)測(cè)值lf,k(t)；

40、s56、通過(guò)將不同時(shí)間尺度上的相位調(diào)制疲勞壽命預(yù)測(cè)值lf,k(t)進(jìn)行非線性疊加，生成多尺度綜合疲勞壽命預(yù)測(cè)值

41、s57、根據(jù)多尺度綜合疲勞壽命預(yù)測(cè)值判斷裂紋萌生和擴(kuò)展的臨界點(diǎn)，生成裂紋預(yù)測(cè)圖譜，并結(jié)合裂紋萌生趨勢(shì)對(duì)熱處理工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。

42、可選的，所述s55具體包括：

43、s551、將多尺度應(yīng)力信號(hào)集d”(t)輸入至疲勞壽命預(yù)測(cè)模型中，其中d”k(t)表示第k個(gè)時(shí)間尺度上的應(yīng)力-應(yīng)變信號(hào)；

44、s552、引入自適應(yīng)相位偏移因子調(diào)節(jié)每個(gè)時(shí)間尺度上的應(yīng)力-應(yīng)變關(guān)系，生成相位調(diào)制的疲勞壽命預(yù)測(cè)值lf,k(t)：

45、

46、其中，為第k個(gè)時(shí)間尺度上的相位偏移因子，用于捕捉不同時(shí)間尺度下應(yīng)力與應(yīng)變之間的相互影響并動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)應(yīng)力-應(yīng)變曲線的形狀，和分別為第k個(gè)時(shí)間尺度上經(jīng)過(guò)濾波后的應(yīng)力和應(yīng)變估計(jì)值，fk為在第k個(gè)時(shí)間尺度下的疲勞壽命預(yù)測(cè)子模型，t為低溫環(huán)境中的溫度參數(shù)；

47、s553、根據(jù)溫度t和時(shí)間t動(dòng)態(tài)調(diào)整相位偏移因子和相位校正因子δk(t,t)：

48、

49、其中，δk(t,t)為與溫度t相關(guān)的相位校正因子，用于補(bǔ)償?shù)蜏丨h(huán)境下的非線性應(yīng)力-應(yīng)變行為。

50、可選的，所述s6具體包括：

51、s61、基于應(yīng)力-應(yīng)變數(shù)據(jù)和疲勞壽命預(yù)測(cè)模型，構(gòu)建多尺度貝葉斯優(yōu)化模型，多尺度貝葉斯優(yōu)化模型結(jié)合納米、微米和宏觀三個(gè)尺度的微觀組織特征進(jìn)行優(yōu)化，記為x＝{xn,xμ,xm}，其中xn、xμ、xm分別表示在納米、微米和宏觀尺度下的微觀組織特征參數(shù)集；

52、s62、引入自適應(yīng)多尺度貝葉斯優(yōu)化算法，通過(guò)自適應(yīng)權(quán)重分配機(jī)制，對(duì)熱處理工藝參數(shù)集p＝{p1,p2,,pm}進(jìn)行優(yōu)化，熱處理工藝參數(shù)包括加熱溫度、加熱速率、保溫時(shí)間、冷卻介質(zhì)和冷卻速度；

53、s63、在自適應(yīng)多尺度貝葉斯優(yōu)化算法中，權(quán)重分配機(jī)制通過(guò)考慮各個(gè)尺度下的應(yīng)力-應(yīng)變響應(yīng)特性，動(dòng)態(tài)調(diào)整各尺度的權(quán)重ωl(t)；

54、s64、通過(guò)多輪迭代，在每次迭代中根據(jù)應(yīng)力-應(yīng)變數(shù)據(jù)的反饋，進(jìn)一步優(yōu)化工藝參數(shù)集p，并動(dòng)態(tài)調(diào)整各尺度的權(quán)重ωl(t)，直到目標(biāo)函數(shù)f(x,p)收斂，得到最終的優(yōu)化工藝參數(shù)組合p*。

55、可選的，所述s63具體包括：

56、s631、在每輪迭代開(kāi)始時(shí)，獲取當(dāng)前的應(yīng)力-應(yīng)變數(shù)據(jù)d(t)＝{σ(t),ε(t)}，并計(jì)算與不同時(shí)間尺度相關(guān)的應(yīng)力-應(yīng)變響應(yīng)特性，記為rl(t)，其中l(wèi)表示納米、微米和宏觀尺度；

57、s632、對(duì)應(yīng)力-應(yīng)變響應(yīng)特性rl(t)進(jìn)行二階時(shí)間導(dǎo)數(shù)運(yùn)算，得到各尺度下的應(yīng)力-應(yīng)變加速度響應(yīng)并引入非線性調(diào)制因子κl(t)作為時(shí)間的指數(shù)函數(shù)：

58、

59、其中，為時(shí)間相關(guān)的非線性調(diào)制因子，λl為用于控制二階導(dǎo)數(shù)非線性變化的調(diào)制指數(shù)；

60、s633、基于s632中計(jì)算二階導(dǎo)數(shù)計(jì)算當(dāng)前迭代中的權(quán)重調(diào)整因子ωl(t)，并結(jié)合相位調(diào)制機(jī)制：

61、

62、其中，ωl0為初始權(quán)重，αl為權(quán)重調(diào)整系數(shù)，為與時(shí)間相關(guān)的相位偏移因子，τl表示第l個(gè)尺度的特征時(shí)間周期，表示在第l個(gè)尺度上的相位調(diào)制因子；

63、s634、在每輪迭代過(guò)程中，實(shí)時(shí)更新各尺度的權(quán)重ωl(t)，并將其應(yīng)用于貝葉斯優(yōu)化算法的目標(biāo)函數(shù)中：

64、

65、其中，fl(xl,p)表示第l個(gè)尺度的子目標(biāo)函數(shù)，反映了在第l個(gè)尺度下微觀組織特征參數(shù)xl和熱處理工藝參數(shù)p對(duì)疲勞壽命的影響；

66、s635、在迭代優(yōu)化過(guò)程中，根據(jù)目標(biāo)函數(shù)的變化情況以及實(shí)時(shí)應(yīng)力-應(yīng)變數(shù)據(jù)的反饋，動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重調(diào)整系數(shù)αl和特征時(shí)間周期τl。

67、本發(fā)明的有益效果是：

68、(1)本發(fā)明通過(guò)引入自適應(yīng)多尺度貝葉斯優(yōu)化算法，對(duì)齒輪材料在納米、微米和宏觀三個(gè)尺度上的微觀組織特征進(jìn)行系統(tǒng)的量化和優(yōu)化。這種多尺度優(yōu)化方法有效克服了傳統(tǒng)單一尺度熱處理工藝的局限性，使齒輪材料在低溫環(huán)境下表現(xiàn)出更高的抗疲勞性能和韌性，從而顯著延長(zhǎng)了齒輪的使用壽命。

69、(2)本發(fā)明通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析熱處理過(guò)程中的溫度分布和應(yīng)力分布，結(jié)合擴(kuò)展卡爾曼濾波算法，對(duì)應(yīng)力-應(yīng)變數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)跟蹤，并生成疲勞壽命預(yù)測(cè)模型。與傳統(tǒng)依賴經(jīng)驗(yàn)和試驗(yàn)的參數(shù)調(diào)整方法相比，本發(fā)明的智能化實(shí)時(shí)調(diào)整機(jī)制能夠在工藝過(guò)程中及時(shí)響應(yīng)材料性能的變化，確保工藝的穩(wěn)定性和一致性，減少了因環(huán)境因素引起的工藝偏差。

70、(3)本發(fā)明在批量生產(chǎn)中通過(guò)自適應(yīng)反饋機(jī)制對(duì)工藝參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和調(diào)整，有效避免了傳統(tǒng)工藝中因人工監(jiān)控滯后而導(dǎo)致的性能波動(dòng)問(wèn)題。通過(guò)智能化的工藝調(diào)整，本發(fā)明不僅提升了生產(chǎn)效率，還保證了產(chǎn)品質(zhì)量的一致性，使得齒輪在低溫環(huán)境下的整體性能得到了全面優(yōu)化。