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注塑缺陷预测AI定制:模腔压力与保压切换

本阶段实验聚焦注塑过程的可解释缺陷预测与参数自适应。我们在3台机台、5套模具上同步采集模腔压力、螺杆位移、注射速度与模温,按“填充—保压—冷却”切分周期,提取压力峰值、积分、保压切换点等特征。与只用机器曲线相比,加入模腔压力后,短射、飞边、缩痕三类缺陷的离线识别更稳定;对保压切换点的预测误差控制在数十毫秒量级。

进展:自适应侧先做小步闭环,仅调整保压切换与二段压力,单次幅度限幅,避免扰动工艺窗口。当前难点是材料批次与模温漂移导致模型退化,以及缺陷样本不均衡。

下一步:引入材料批次与模温上下文,验证跨模具迁移,并把建议值推送到调机终端,由工艺员确认执行。

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