1.一种管阀件冲蚀磨损测试系统，其特征是：包括测试设计模块、数据处理模块以及综合评价模块；

所述测试设计模块用于提供人机交互平台，包括测试流程设计单元以及测试参数设置单元，所述测试流程设计单元用于设计测试流程，所述测试参数单元设置单用于设置测试参数；

所述数据处理模块与测试设计模块连接，用于计算用户测试操作成绩及计算用户设计测试的结果，包括测试分数计算单元、基础数据预测单元及自生成‑对抗数据预测单元；

所述综合评价模块与数据处理模块连接，用于定量评价用户测试操作的准确性及计算测试结果，包括测试操作评价单元及测试结果展示单元；

所述测试设计模块还包括管阀件冲蚀磨损测试装置，所述管阀件冲蚀磨损测试装置由高压供液设备、混砂发生设备、高压管汇设备（1）以及磨料罐发生设备（3）组成；

所述高压供液设备包括水箱（7）、高压泵以及多个高压管线，所述高压泵用于控制流体排量，设置多个所述高压泵形成高压泵组（6），利用所述高压泵组（6）的排量确定测试排量，所述水箱（7）上开设流体粘度出口，所述水箱（7）上安装用于监控流体粘度出口压力大小的压力表（4）；

所述混砂发生设备包括加砂设备（2）和高压混砂射流发生设备热键，所述加砂设备（2）用于筛分砂粒并且完成砂粒向砂粒罐内的灌装，通过点击加砂设备热键，可选择相应粒径的砂粒，所述高压混砂射流发生设备用于配置不同含砂比的流体，通过点击所述高压混砂射流设备，可选择流体粘度；

所述高压管汇设备（1）包括测试用的直管、弯头、高压管件元件以及高压管汇设备热键，通过点击所述高压管汇设备热键，可以选择冲蚀管阀件的类型。

2.根据权利要求1所述的一种管阀件冲蚀磨损测试系统，其特征是：所述测试流程设计单元包括两类管阀件冲蚀磨损测试，一类为评价特定条件下管阀件最大冲蚀深度随时间的变化规律；另一类为评价特定时刻，不同因素对管阀件最大冲蚀深度的影响规律；管阀件最大冲蚀深度计算公式为H=t•Er/ρ，其中，t代表测试时间，ρ代表管阀件密度，Er代表最大冲蚀率；所述测试设计模块包括虚拟材料库，所述虚拟材料库包括但不限于：高压管汇设备（1）、阀门（5）、高压泵组（6）、压力表（4）、水箱（7）、磨料罐发生设备（3）、加砂设备（2）、砂粒。

3.根据权利要求2所述的一种管阀件冲蚀磨损测试系统，其特征是：所述测试参数设置单元设置的参数包括测试时间、冲蚀排量、流体粘度、含砂比、颗粒粒径，所述测试参数设置3

单元设置的参数的系统基础数据范围如下：冲蚀时间（0 1000h）、冲蚀排量（10 15m/min）、~ ~流体粘度（0.01 0.025 Pa·s）、含砂比（5% 15%）、颗粒粒径（20 60目）；所述测试参数设置~ ~ ~单元包括工程参数设置子单元及测试参数设置子单元，所述工程参数设置子单元的数赋值范围在系统基础数据范围之内。

4.根据权利要求3所述的一种管阀件冲蚀磨损测试系统，其特征是：所述测试分数计算单元从两个方面对测试操作进行打分，一方面将用户搭建的测试装置与标准化操作流程编码进行对比，分析用户搭建的测试装置是否存在缺陷，得出测试装置设计分数；另一方面，对用户操作测试流程与标准化操作流程编码进行对比，得出测试操作分数，两个分数权重各占0.5，最终得出用户测试综合评分。

5.根据权利要求4所述的一种管阀件冲蚀磨损测试系统，其特征是：所述基础数据预测单元为5‑6‑1型神经网络模型。

6.根据权利要求5所述的一种管阀件冲蚀磨损测试系统，其特征是：所述自生成‑对抗数据预测单元为一个多隐含层的深度学习网络模型，由自生成网络模型、隐含层及对抗网络模型组成，用于扩展测试系统自身数据体参数范围，并保证拓展数据体的可靠性，当用户输入参数范围超出测试系统本身数据体参数范围时，启用自生成‑对抗数预测单元，可有效评价管阀件冲蚀变化规律，拓展了测试数据体的参数取值范围。

7.根据权利要求6所述的一种管阀件冲蚀磨损测试系统，其特征是：所述自生成‑对抗数据预测单元可扩展系统自身数据体，首先固定自生成网络模型参数，迭代更新对抗网络模型的参数，选取一部分系统本身的数据集及一部分自生成的数据集同时输入对抗网络模型，优化对抗网络模型参数，使其能够对系统本身的数据集打出高分，给自生成的数据集打出低分；然后，固定对抗网络模型参数，更新自生成网络模型参数，由于这一阶段对抗网络模型参数布变，自生成网络模型需要调整自己的参数使得输出得分越高越好。

8.根据权利要求7所述的一种管阀件冲蚀磨损测试系统，其特征是：所述深度学习网络模型的结构包括一层输入层、三层隐藏层、一层输出层、所述输入层包括数量为五的神经元数量，所述隐藏层包括数量分别为二十五、七十五、二百二十五的节点，所述输出层包括数量为一的神经元。

9.根据权利要求8所述的一种管阀件冲蚀磨损测试系统，其特征是：所述测试操作评价单元可对用户测试装置搭建、测试流程操作及测试参数设置进行评价打分，得出用户测试报告，若评价打分为满分，表明用户测试设计和操作没有问题，可前往测试结果展示单元查看测试结果；若评价打分小于100分，说明用户测试设计及操作过程可能存在错误，用户需要根据测试报告，查找错误，重新测试，方能得到正确的测试结果。

10.使用权利要求9所述的一种管阀件冲蚀磨损测试系统进行测试的方法，其特征是：包括以下步骤；

S1，搭建管阀件冲蚀磨损测试装置；

S2，点击混砂装置中的加砂设备热键，设置砂粒粒径，单击混砂设备中的混砂射流发生设备热键，设置含砂比，该过程模拟筛分砂粒及灌装砂粒过程；

S3，分别点击高压泵组（6）及水箱（7），设置施工排量和流体粘度；选择管阀件类型为直管，设置模拟时间开始模拟计算；

S4，若测试参数取值未超过测试系统本身数据体参数范围时，选择基础数据预测单元进行计算，反之，选择自生成‑对抗数据预测单元进行计算；

所述自生成‑对抗数据预测单元的算法流程如下,其中G代表自生成网络模型，θg代表G的模型参数，D代表对抗网络模型，θd代表D的模型参数；

A1：初始化θd和θg；

1 2 m

A2：从自身数据集中选出m组样本数据{x，x，...，x}，m为随机数；

1 2 m

A3：从正态分布中随机选出m个向量{z，z，...，z}；

A4 ：将A3中的向量输入G模型，得到m组生成的数据，数学表达式为；

A5：训练D模型，以函数 最大为目标，迭代更新参数θd，可进行多次迭代更新；

1 2 n

A6：从正态分布中随机选出n个向量{z，z，...，z}；

A7：训练G模型，以函数 最小为目标，迭代更新参数θg，此时θd保持布变，迭代次数比A5少；

S5，若测试操作评价结果为满分，则计算结果有效，更改流体粘度数值，重复上述计算过程。