0571-81111602

更新时间:2026-08-17 00:04:15

已登记

详细信息

  • 知识产权名称

    注塑工艺参数动态调优模型数据

  • 登记编号

    DIP2025000002758

  • 申请人

    浙江捷诺电器股份有限公司

  • 登记类型

    首次登记

  • 登记有效期

    3年

  • 申请时间

    2025-04-15 14:49:17

详细信息

  • 所属行业

    制造业

  • 交易状态

    待交易

  • 数据规模

    764

  • 更新频次

    每日更新

  • 应用场景

    通过实时采集传感器数据并融合强化学习(PPO算法),实现工艺参数的自适应优化。其核心应用包括:在环境波动(如温湿度变化)下动态补偿注塑温度与保压时间,消除材料吸湿导致的表面缺陷;基于多材质物性(PC/ABS/再生塑料)智能匹配最佳工艺窗口,支持绿色制造需求;通过时序数据分析预测模具磨损或设备故障,触发预警机制以减少非计划停机;结合数字孪生技术,为定制化产品(如异形结构件)提供虚拟工艺验证,压缩试模周期压缩;同时,通过能耗优化算法联动电网分时电价策略,降低单批次电费。该模型进一步赋能快速迭代研发,输入PLM设计参数即可自动生成适配工艺包,缩短新品上市周期。

  • 算法规则简要说明

    1.数据采集与清洗 通过传感器实时采集环境温度、环境湿度、注塑温度、注塑压力、材料流速、保压时间、模具编号、生产批次号、设备ID。 清洗规则:剔除注塑温度超量程值,填补材料流速缺失值,标准化数据格式。 2.强化学习模型构建 状态空间输入: 静态参数:模具结构参数、材料类型; 动态参数:注塑温度、注塑压力、环境温湿度、设备健康度评分。 动作空间输出:调整注塑温度、注塑压力、保压时间。 奖励函数:基于实时良品率、能耗优化比例、参数波动惩罚值计算: R=0.6⋅Δ良品率+0.3⋅(−Δ能耗)−0.1⋅参数波动 3.模型训练与优化 训练数据:历史高实时良品率批次数据,验证充填率后用于预训练。 在线更新:每批次生产后,根据实时良品率更新策略网络,记录模型调优建议。 迁移适配:复用模型参数适配新材料类型(如再生塑料)。 4.系统验证与异常管控 数字孪生验证:输入模具结构参数与模型调优建议,计算充填率,达标后投产。 偏差监控:对比实际-仿真偏差率,若>2%则回退参数。 异常拦截:检测压力曲线异常标记(标准差>3MPa),冻结调整。 5.部署与迭代 边缘部署:运行模型于工厂边缘服务器,记录模型版本号。 动态迭代:通过A/B测试结果标记选择高良品率版本(如版本B+1.2%)。

  • 更新频次

    每日更新

  • 存证平台

    浙江省知识产权区块链公共存证平台

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