【应用场景】针对“以铝代铜”对铝杆多维度性能的苛刻要求，当前连铸连轧产线依赖经验试调、新品开发周期长达2-3周的问题，需构建数字孪生驱动的工业AI优化平台，实现“输入目标性能→自动输出最优工艺参数”的智能化生产。 【技术需求】（1）全流程高保真数字孪生模型，关键变量预测精度≥90%；（2）多目标联合优化（电导率/强度/延伸率/能耗/表面质量），Pareto解集生成≤2小时；（3）一次合格率从85%提升至95%以上；（4）支持拖拽式参数调整与实时仿真，B/S架构。 【技术方案】基于≥12个月历史数据，构建机理-数据混合驱动模型：连铸段采用有限元热-流-应力耦合模型，轧制段采用刚塑性有限元模型，辅以LSTM+Transformer残差校正；通过OPC UA实现产线与数字孪生双向同步；采用NSGA-III/MOEA/D与贝叶斯优化进行工艺参数寻优，输出Pareto前沿面。前端Vue3+ECharts，后端Python+Ray分布式计算，支持在线自学习。 【预期成效】（1）工艺寻优从2-3周缩至2小时内；（2）一次合格率提升至95%以上，工艺调整次数减少70%；（3）单位能耗降低5-8%