基于机器学习的热冲压模具冷却水道优化设计方法

本发明公开了基于机器学习的热冲压模具冷却水道优化设计方法，包括以下步骤：S1：自适应拓扑优化生成水道路径；S2：热‑力耦合仿真与代理模型构建；S3：强化学习决策引擎训练；S4：闭环迭代与动态权重调整；S5：工程转化与工艺补偿。本发明将温度偏差从＞50℃降至≤6℃，马氏体转化率波动＜5%，水道布局动态适配曲面曲率，高温区冷却效率提升40%，冷却均匀性跃升；本发明的方法最大应力下降40%，疲劳寿命从40万次增至82万次，风险分区约束（最小壁厚≥3D），杜绝微裂纹产生，模具寿命倍增。