摘要
本发明涉及一种模头加热棒排布优化方法，包括如下步骤：1），基于模头加热温度参数化仿真模型，生成模头参数及其加热棒参数的原始数据；2），原始数据进行预处理，制作仿真模型输入参数与输出结果的训练数据集；3），进行高斯过程回归模型训练，建立输入参数和输出结果的映射关系；4），采用遗传算法建立多目标优化模型，生成子代种群；5），在新一代种群中选取Pareto前沿解作为仿真模型输入参数并进行仿真，结果与高斯过程回归模型对比，用高误差样本重新训练高斯过程回归模型；6），重复步骤4‑5，使模型达到收敛条件，得到加热棒的排布规律。本发明能实现模头内部熔体温度的均匀分布，有效降低加热棒的总能耗，并大幅缩短加热时间。
