注塑成型工艺参数AI寻优的阶段性实验进展

注塑成型的工艺参数长期依赖工程师经验反复试模，换模、换料后往往需要数十次调整才能稳定。实验室近期开展贝叶斯优化与工艺机理相结合的参数寻优实验，在一台160吨注塑机上完成了两个阶段验证。①首阶段以保压压力、保压时间、料筒温度等9个参数为变量，以制品重量波动与飞边率为目标函数，采用高斯过程代理模型加期望改进采样策略，试模次数由经验法平均32次降至11次；②次阶段接入首件尺寸在线检测数据回流，换模后约2小时即可收敛至合格区间，调参期良品率由86%提升至97%以上。下一步计划将寻优框架接入车间MES系统，验证多机台间的参数迁移能力，并探索小样本跨材料迁移学习，减少新材料的标定试验量。团队同时记录失败案例与适用边界，避免对方法普适性的过度推断。