摘要：镁合金笔记本外壳冲压成型过程中，工艺参数的多维度耦合特性导致传统试错法效率低下、品质波动大。本研究提出融合强化学习与数字孪生的参数自适应优化方法，构建"感知-决策-执行"闭环控制系统。通过建立XGBoost监督学习模型预测成型缺陷，结合深度强化学习动态调整压边力与冲压速度，并利用ANSYS Dynaform仿真数据增强模型泛化能力。工业验证表明，该系统使冲压良品率从76%提升至94%，单位能耗降低22%，为薄壁件精密成型提供智能化解决方案。