本轮实验聚焦“先预测、后微调”的闭环：在模具型腔与流道加装压力、温度传感器，与机台注射速度、保压压力、料筒温度等时序信号按模次对齐切片，提取特征后训练轻量分类模型，区分短射、缩痕、飞边与翘曲四类缺陷。模型输出不直接改写整组参数，而是优先调整保压切换点与分段保压压力，把干预限制在物理可解释的范围内，避免试模经验变成黑箱。
阶段进展：
- 在某薄壁PP件上采集约1.2万模次数据，缺陷二分类离线准确率约93%；误报集中在换料与色母切换后的前30模，已通过“换料后重标定”策略过滤；
- 保压切换点自适应后，单次试模迭代次数由5~7次降至约3次。
下一步：引入熔体黏度在线估计，验证跨机台、跨材料体系的迁移能力，并将预测结果回写MES，形成可追溯的工艺调整记录。
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