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基于AI算法的铸造虚拟仿真优化模型研究
前言
铸造虚拟仿真过程中，会产生大量的仿真数据，这些数据的处理与分析对仿真结果的准确性至关重要。大数据处理技术，特别是分布式计算框架（如MapReduce和Spark），可以有效处理大规模仿真数据，进行数据挖掘与分析。这些技术能够快速从海量数据中提取出有用的信息，帮助工程师理解仿真过程中的关键影响因素，从而为铸造过程的优化提供科学依据。
随着铸造工艺的不断升级，虚拟仿真需要处理越来越复杂的计算问题，包括复杂的材料模拟、热力学分析及流体动力学模拟等。在这一背景下，传统计算资源已经无法满足快速、精确仿真的需求
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