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本文介绍了关于第四种边界条件下热传递COET重建的研究结果，这对于铸造过程至关重要。了解和优化此COECIENT对冶金生产过程的效率和质量有直接影响，这在重建铸造条件时可以有助于显着的物质节省。使用蜂群算法（例如蜜蜂和蚂蚁算法）来估计COE CIENT是解决问题的一种创新方法。这些艺术智能方法以解决复杂的优化问题的效率而闻名，这表明了在传统行业中实施现代技术的潜力。研究包括对噪声水平（0％，1％，3％，6％）和算法参数的详细分析，即个人数量（20、40、60）或迭代次数（10、14、20），结果的准确性。此分析提高了我们对上述变量对结果的影响的理解，并使我们能够优化它们以提高准确性和效率。对每次迭代进行六次仿真会提高结果的可靠性，因为它允许估计结果中的方差和调解。这是科学研究的重要方面，可确保获得结果的鲁棒性和可重复性。该研究的NDING为参与建模热过程的工程师和科学家提供了具体的指导，这可以改善铸造过程的设计和管理。在这一ELD中，人工智能的应用为创新和改进开辟了新的机会。本文的作者提出了有关增加人口中迭代次数或个人的风险的重要问题。这对于在实际工业环境中的实际应用很重要，在实际工业环境中，计算和时间资源通常受到限制。本文中提出的结果为参与建模铸造运营中的热过程的工程师和科学家提供了重要的见解，对使用先进的人工智力技术的使用有了新的观点。现代技术和研究方法论可以在技术和经济上帮助冶金行业。
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