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注塑AI参数自适应:模腔压力曲线与工艺窗口收敛

在注塑场景里,缺陷预测常卡在“标签稀疏”与“工况漂移”两点:同一模具换批料、换模温后,历史模型很快失效。本阶段实验把模腔压力曲线作为主特征,配合料筒温度、保压切换点与冷却时长,构建按模采样的短窗口特征,先做缺陷风险分类,再对可调参数做小幅自适应修正。

进展:

  • 用三台机、两套模具连续 6 周数据回测,短射与飞边两类缺陷的提前预警准确率约 86%,误报集中在换料后的前 20 模;
  • 参数自适应采用“单步小步长 + 工艺窗口边界约束”,避免为压制缺陷而把保压压力推入缩水风险区。

下一步计划:将换料、换模后的冷启动拆为独立策略,用少量试模数据快速校准基线;自适应建议仍限定在操作工可确认的范围内,暂不开放全自动写入。

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