在工業(yè)材料性能檢測場景下，耐寒耐濕熱折彎試驗設備面臨測試流程復雜、人工干預多、效率低下等問題。智能決策系統(tǒng)憑借數(shù)據(jù)處理與智能分析能力，成為提升設備測試效率的有效手段。

系統(tǒng)核心在于算法模型的運用?；跈C器學習的預測模型，能依據(jù)歷史測試數(shù)據(jù)，對當前測試材料的性能變化趨勢進行預判，提前調(diào)整測試參數(shù)，避免無效測試。例如，當預測到材料在某一折彎角度即將斷裂時，系統(tǒng)自動降低加載速度，精準捕捉材料極限性能數(shù)據(jù)，減少重復測試次數(shù)。此外，優(yōu)化調(diào)度算法可根據(jù)測試任務優(yōu)先級、設備運行狀態(tài)等因素，智能規(guī)劃多任務測試順序，實現(xiàn)設備資源的高效利用。