注塑缺陷预测AI定制：模腔压力建模与参数自适应

注塑成型的质量波动，多数来自材料批次、模温与设备状态的缓慢漂移，而调机仍高度依赖老师傅经验。本实验室本阶段的工作，是把模腔压力曲线、螺杆位移、料温与V/P切换点统一为时间序列输入，先做缺陷预测，再用预测结果反向约束工艺参数，形成可回放的闭环。
与外观质检不同，这里的信号在模具内部，样本量天然受限。我们采用少量实物试验加仿真与历史机台数据预训练的方式，让模型在换模、换料后仍能给出可用判断。
要点：
1）进展：在薄壁PP件上完成离线回放，充填末端压力曲线出现异常后，模型可在3~5个模次内提示短射与缩痕风险，早于开模取件的人工确认。
2）下一步：将预测输出接入机台可调参数集（保压压力、V/P切换位置、模温），先以建议值加人工确认的方式试运行，重点验证参数自适应的稳定性与对节拍的影响。