AI注塑短射预测定制：熔体前沿与速度分段自适应

在《塑料注塑AI工艺优化系统定制：缺陷预测与参数自适应》方向下，本期实验聚焦短射与欠注类缺陷的在线预测。我们不把模流仿真当作一次性试模报告，而是把它压缩成“熔体前沿到达时间”的软测量特征：以螺杆位置—注射压力曲线、模腔温度/压力响应和分段注射时序为输入，训练轻量时序模型，估计当前工艺窗口离短射边界的距离。当预测风险升高时，系统只在允许区间内微调注射速度分段与V/P切换点，并记录调参前后的响应，形成可回滚的参数自适应策略。

• 阶段进展：在3套常规模具、PC/ABS与PP料上离线验证，短射风险预警较固定阈值提前约0.3~0.8秒，误报率控制在5%以内（以人工确认短射/欠注为标签）。
• 下一步：接入模温机与干燥料斗数据，区分材料含水、模温漂移与注射能力不足三类诱因，再决定是否下发调参建议。