注塑缺陷预测AI定制：型腔压力与参数自适应

在注塑成型中，短射、缩痕、飞边与翘曲的成因常横跨充填、保压、冷却多个阶段，人工依据单点参数判断很难稳定复现。本阶段实验把重心从「参数推荐」转向「过程状态识别 + 在线微调」。
数据侧，我们在同一台机上按模次对齐采集型腔压力曲线、螺杆位置、模温与冷却回水温度，并标注外观与尺寸判定结果，训练缺陷分类与趋势回归模型。模型不直接输出合格与否，而是给出缺陷风险与最可能的主导因素，交调机人员确认。
进展要点：
· 在含玻纤与阻燃两类材料的验证批中，短射与缩痕的提前预警相对首件检出平均提前约三十个模次；误报集中在换料初期与模温未稳态时段。
· 下一步计划引入保压切换点自适应：当腔压峰值偏离基线区间时，只在允许窗口内小幅调整保压压力与切换位置，并保留完整变更记录以便回溯。
边界同样明确：涉及模具结构或材料批次变更时，模型仅作辅助提示，不介入参数下发。