1.一种钢化玻璃生产的快速成型控制系统，其特征在于，包括：热力耦合模块，用于基于预设玻璃材质数据库中的物性参数与由喷嘴阵列功率测控单元实时采集的边界热源条件，建立钢化玻璃加热初期的三维温度场和热应力分布场；

温控决策模块，用于通过对历史温控过程数据的离线训练构建强化学习模型，在强化学习模型运行过程中接收所述温度场数据作为状态输入，进而实时预测对应的加热功率分布参数；

流场求解模块，用于接收加热功率分布参数作为热流边界条件，通过湍流模拟求解钢化玻璃周围空气的速度场与温度分布，从而建立对玻璃表面热对流环境的仿真模型；

光弹性应力分析模块，用于通过偏振成像装置获取钢化玻璃在成型过程中的光弹干涉图像，并融合所述应力分布场，采用数据拟合与张量分析手段对玻璃当前应力状态进行精确评估；

量子退火优化模块，用于所述加热功率分布参数、应力状态数据及生产工艺节拍为输入变量，构建多目标优化模型，并通过量子退火机制求解得到最优的控制参数组合，反馈至温控决策模块与流场求解模块中。

2.根据权利要求1所述的一种钢化玻璃生产的快速成型控制系统，其特征在于，所述系统还包括：时域同步控制模块，用于分析各模块的数据输出间隔和执行时间尺度，基于主控制节拍对模块间的执行步长进行调整压缩与同步映射。

3.根据权利要求1所述的一种钢化玻璃生产的快速成型控制系统，其特征在于，所述热力耦合模块包括：读取玻璃材质库中的密度、热导率、比热容、热膨胀系数、弹性模量和泊松比物性参数；

接收喷嘴阵列功率测控单元实时采集的加热功率和边界热流数据；

根据材料的热传导特性和初始边界条件，建立玻璃的三维瞬态温度分布场；

结合材料热膨胀参数与力学边界条件，建立应力-应变关系，构建初始热应力分布场。

4.根据权利要求3所述的一种钢化玻璃生产的快速成型控制系统，其特征在于，所述喷嘴阵列功率测控单元包括：设置多个微型喷嘴单元，所述喷嘴单元以矩阵方式排列，用于覆盖钢化玻璃加热区域的二维空间分布；

每一喷嘴单元配设独立的电热转换装置，用于根据接收的控制功率参数产生定量热流；

所述喷嘴单元通过通信模块与温控决策模块连接，能够实时接收来自强化学习模型输出的对应位置加热功率值；

每一喷嘴单元集成热流传感器与反馈单元，用于测量当前实际加热输出并将测量结果返回至功率控制回路；

控制回路根据设定加热功率目标与反馈加热功率之间的偏差，自动调整驱动电流，以实现稳态闭环控制；

喷嘴阵列的整体控制周期与系统主控制节拍同步，确保温度控制响应的时效性与准确性。

5.根据权利要求1所述的一种钢化玻璃生产的快速成型控制系统，其特征在于，所述温控决策模块包括：将多点温度测量阵列输出的温度数据转换为固定维度的状态向量；

将该状态向量输入至已离线训练完成的强化学习模型中进行推理；

基于神经网络结构预测当前状态下每个喷嘴单元的最优加热功率；

将输出的功率参数实时发送至喷嘴阵列进行加热调整。

6.根据权利要求1所述的一种钢化玻璃生产的快速成型控制系统，其特征在于，所述流场求解模块包括：接收温控模块输出的喷嘴加热功率作为热流边界条件；

建立玻璃表面与空气交界处的边界条件数据；

基于气体连续性原理建立质量守恒关系；

基于动量守恒原理考虑外部气流与玻璃表面之间的速度变化；

考虑空气热传导与对流特性建立温度场分布；

输出空气速度场、压力场与温度场的三维分布数据。

7.根据权利要求1所述的一种钢化玻璃生产的快速成型控制系统，其特征在于，所述光弹性应力分析模块包括：利用偏振片与干涉镜头组成的干涉装置获取玻璃表面的干涉图像；

将干涉条纹图像转化为张量图表示形式；

采用基于最小偏差误差的数据拟合方法，将张量图与模拟应力分布图匹配；

输出当前玻璃面内应力的幅值、方向与应力梯度信息。

8.根据权利要求1所述的一种钢化玻璃生产的快速成型控制系统，其特征在于，所述量子退火优化模块包括：构建目标函数组，目标包括玻璃表面温度最大值控制在限定范围内、应力梯度小于预定阈值以及工艺周期最小；

将每个目标函数通过变量编码映射为量子比特；

建立耦合系数矩阵表示量子系统的能量状态；

采用量子退火机制搜索最小能量路径，从而得到满足多个目标条件的最优控制参数；

将优化后的控制参数分别传递至温控决策模块与流场求解模块。

9.根据权利要求2所述的一种钢化玻璃生产的快速成型控制系统，其特征在于，所述时域同步控制模块包括：对温控决策模块、流场求解模块、光弹性分析模块、量子退火优化模块的调用周期和响应时间进行统计；

依据主控制节拍设置全系统统一执行周期；

对执行周期偏大的模块通过中间插值法压缩其数据响应时长；

对执行周期偏小的模块通过状态缓存方式同步至主节拍；

保证各模块数据在统一时间步内参与系统调控。

10.一种钢化玻璃生产的快速成型控制方法，应用于权利要求1-9任一项所述的一种钢化玻璃生产的快速成型控制系统，其特征在于，包括以下步骤：获取玻璃材料的密度、热导率、比热容、热膨胀系数、弹性模量和泊松比物性参数；

接收喷嘴阵列提供的加热功率与边界条件，建立玻璃初始加热阶段的三维温度分布与热应力分布；

将温度数据输入已训练的强化学习模型中，输出当前控制周期内的最优加热功率分布；

利用所得加热功率参数进行气流仿真，求解空气在玻璃周围的速度场与温度场分布；

通过光弹成像装置获取干涉图像，结合仿真应力场进行图像分析，提取当前应力状态；

将应力状态、加热功率与生产节拍作为输入，构建多目标控制模型，使用量子退火优化方法获得最优控制策略；

采用时间同步机制协调各模块操作时间步长，确保在统一节拍下进行数据传递与控制执行；

根据优化结果更新喷嘴加热功率与温控策略，完成快速成型控制闭环。