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虚拟仿真环境下铸造缺陷预测与优化方法

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。

云计算的资源调度是优化铸造虚拟仿真平台的关键因素之一。合理的资源调度策略可以确保仿真任务在不同的云节点之间高效分配，减少计算时间并避免资源的浪费。负载均衡技术通过动态监控平