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feat(prediction): 三层校准体系 + 按钢种分组 + 数据飞轮
1. 按钢种分组 K_cal：cal_coeffs.json 升级为嵌套结构，
{kcal: {model: {_default, Q235, ...}}, phys: {...}}，
旧平铺格式首次加载时自动迁移。
2. 物理参数自适应：EA_R/K0/N_CONC 按钢种网格拟合
(7×5×3=105 组合)，每次校准追加样本到
production_samples.jsonl，≥10 条后自动触发拟合。
3. 数据飞轮：新增 POST /retrain 端点，后台子进程跑
train_models.py --use-real-data 混入实绩重训
(10× 权重)，完成后 ONNX 热重载，无需重启服务。
新增端点：
GET /calibration/samples 样本数统计
GET /calibration/phys-params 物理参数查询
POST /calibration/fit-phys/{key} 手动触发物理参数拟合
POST /retrain 启动重训
GET /retrain/status 重训进度
模型类签名变更：
TensionModel / QualityPredictionModel 新增 steel_grade 参数
AcidConsumptionModel 新增 fe_conc_avg 参数
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
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2026-06-01 16:13:39 +08:00 |
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