“为传统铸造装上智慧大脑！”近日，由上海交通大学内蒙古研究院实施的材料智能热制造创新平台项目取得新进展，在首席科学家孙宝德院士、项目负责人疏达教授的指导下，李军教授团队成功研发出拥有完全自主知识产权的铸造数字化智能化模型体系，补齐了高端铸造工艺智能管控的技术短板。

该模型全面集成铸件凝固传热、熔体流动、凝固进程、晶区分布、宏观偏析、疏松缩孔等全流程工艺与缺陷数字化设计、评价功能，依托铸造数字化工具搭建标准化工艺数据集，构建起铸造过程在线监测、实时调优的智能化模型。

数智模型破壁出圈，铸造过程可视可控

此次研发的凝固过程数字化智能化模型，以铸造凝固数字化技术为核心，搭建起全流程在线监测、智能调优的一体化解决方案，彻底打破传统铸造工序看不见、测不准、控不了的“工艺黑箱”瓶颈，实现高温铸造全过程可视化、可监测、可优化，核心技术优势体现在三大关键功能。

一是实现铸造过程全方位数字化再现。针对高温、不透明模具内难以观测的铸造工况，模型可精准还原铸造全过程多场演变规律与晶粒组织生长过程，直观呈现铸锭宏观偏析、缩孔疏松等缺陷的形貌特征与分布规律。同时精准厘清工艺参数与铸造缺陷的关联关系、缺陷尺寸效应，为工艺优化提供精准数据支撑，从源头减少生产试错成本，大幅提升工艺方案迭代效率与整体生产效能。

二是搭建高精度在线智能监测体系。团队依托人工智能技术，结合高保真数字化模型构建海量标准化工艺数据集，通过卷积神经网络智能算法，建立工艺参数与多场特征的精准关联，划定安全低风险工艺窗口。系统可实时采集生产过程中的波动工艺参数，以秒级速率输出对应工况下的多场状态数据，全方位监测铸造全过程运行状态。同时支持铸件质量波动的源头反溯分析，彻底改变传统事后检测的被动模式，显著提升铸造质量精准评价与动态调控能力。

三是达成秒级响应智能在线工艺优化。融合人工智能算法与贝叶斯优化方法，模型可根据生产质量控制目标自主迭代推演，快速输出最优工艺调整方案，单次工艺迭代优化耗时低至5.2秒，真正实现铸造工艺参数的秒级智能调控、在线动态调优，适配工业连续化、高精度生产需求。

数智技术赋能升级，产品质量实现跃升

该数字化智能化模型能够以超高保真度还原铸件凝固阶段的多场演变机理与缺陷形成机制，通过高通量工艺参数仿真推演，精准构建工艺参数与缺陷类型、缺陷含量及分布的定量对应关系，科学界定适配不同产品的标准化工艺窗口。有效规避传统生产依赖人工经验、工艺稳定性差、试错成本高的行业痛点，大幅缩短工艺方案设计与优化周期，全面提升铸造产品质量稳定性与生产一致性。

模型兼顾超高求解精度与工业落地效率，在常规图形工作站即可完成数据构建，单日可生成单条高精度工艺数据。离线工况下，铸坯稳态三维温度场预测时长≤0.12秒；经过现场数据采集与边缘部署优化后，边缘服务器运行响应速度≤2.3秒，实现了现场实测数据与数值模拟结果的高效联动。成功突破高温、不透明材料凝固过程在线监测与动态调控的行业难题，为传统铸造企业智能化、数字化转型提供了高效、可靠的核心技术支撑。

技术服务头部企业，加速行业革新

目前，这套铸造数智模型体系已成功在某军工合金领域缺陷预警、实时预报等多个关键场景实现应用，并与中国宝武钢铁集团、中铝集团包头铝业有限公司等行业龙头企业开展合作。通过精准预判铸件凝固演变规律、解析典型缺陷形成机理，高效解决高端铸造生产中的各类工艺难题，降低铸件缺陷率、提升生产过程稳定性与产品合格率。该技术方案适配多品类、多场景铸造生产需求，通用性、可复制性强，为铸造行业从“人工经验生产”迈向“全流程智能控制”提供了成熟的交大方案，将持续助力自治区高端装备制造、新材料产业高质量发展。