【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种注塑模具生产工艺参数的智能推荐方法及系统。
技术介绍
1、注塑模具生产工艺是指将熔融的原料通过加压、注入、冷却、脱离等操作制作一定形状的半成品件的工艺过程，主要包括合模、填充、保压、冷却、开模、脱模等6个阶段。通过将粒状或粉状塑料从注塑机料斗送入加热的料筒,经加热塑化成熔融状态,由螺杆或柱塞推动施以较大压力,经料简前端的喷嘴快速注入低温闭合的模具型腔中,经冷却固化得到模具型腔所赋予的形状,开模取得所需注射成型的制品。
2、由于注塑成型的非线性、多变量特性，使注塑制品的质量受到许多因素的影响,如产品功能结构、模具冷却系统、注塑材料流动性和热力学性能、注塑机的型号参数和性能等，均会得到不同的生成工艺参数，如熔体温度、模具温度、脱模剂使用、注塑压力、注射时间等。因此,在注塑生产过程中，快速得到优化工艺参数是保证制品质量和效率的关键。
3、目前，在注塑生产企业，主要还是依赖技术人员的设计经验,通过反复试模和改变注塑工艺参数调整制品质量。由于该方式仅适用于具备丰富经验的技术人员且该技术人员需对该注塑机参数和性能等因素十分熟悉的情况，同时该方式往往还会造成注塑生产周期延长和生产成本提高的问题，且柔性化程度低，无法满足实际生产的需求。
技术实现思路
1、为了解决上述提出的至少一个技术问题，本专利技术提供一种注塑模具生产工艺参数的智能推荐方法及系统。
2、第一方面，本专利技术提供了一种注塑模具生产工艺参数的智能推荐方法，包括：
3、获取待注塑产品的三维模型、所述待注塑产品对应的影响因素组，以及基于待注塑产品的三维模型和所述影响因素组得到的初始生产工艺参数组；其中，所述影响因素组包括产品类别、注塑材料、注塑机型和注塑模具结构；
4、根据与所述影响因素组相似的参考影响因素组所关联的第一参考生产工艺参数组和第一实际生产工艺参数组，生成第一补偿比值组；
5、根据与所述初始生产工艺参数组相似的第二参考生产工艺参数组，以及所述第二参考生产工艺参数组对应的第二实际生产工艺参数组，生成用于对所述第一补偿比值组进行优化的第二补偿比值组；
6、基于优化后的第一补偿比值组中的各个补偿比值分别对所述初始生产工艺参数组中的各个初始生产工艺参数组进行对应调优，得到最佳生产工艺参数组，并将所述最佳生产工艺参数组作为对应所述待注塑产品和所述影响因素组的实际生产工艺参数推荐给用户。
7、优选地，获取待注塑产品的三维模型、所述待注塑产品对应的影响因素组，以及基于待注塑产品的三维模型和所述影响因素组得到的初始生产工艺参数组，包括：
8、获取用户输入的所述待注塑产品的三维模型；
9、根据所述三维模型的结构参数和生产订单中的材料数据，确定所述待注塑产品对应的产品类别、注塑材料、注塑机型和注塑模具结构，得到所述影响因素组；其中，产品类型包括复杂产品、大型薄壁产品、高性能工程塑料产品、微细结构产品和多材料组合中的一种或多种；
10、基于所述影响因素组进行模拟和调优，得到所述初始生产工艺参数组。
11、优选地，基于所述影响因素组进行模拟和调优，得到所述初始生产工艺参数组，包括：
12、分别将所述注塑材料、所述注塑机型和所述注塑模具结构对应的关键参数输入至模拟仿真系统中，得到模拟生产工艺参数组；
13、基于所述产品类型，对所述模拟生产工艺参数组中的第一显著参数进行调优，并将调优后的第一显著参数替换至所述模拟生产工艺参数组中；
14、使用预测模型对替换后的模拟生产工艺参数组进行预测，得到预测结果；
15、判断所述预测结果是否处于所述待注塑产品对应的预设允许误差范围内；
16、若是，则将所述模拟生产工艺参数组作为所述初始生产工艺参数组；
17、若否，根据所述预测结果与所述预设允许误差范围的差值，重新执行调优，以及调优后的步骤，直到所述预测结果处于所述待注塑产品对应的预设允许误差范围内。
18、优选地，根据与所述影响因素组相似的参考影响因素组关联的第一参考生产工艺参数组和第一实际生产工艺参数组，生成第一补偿比值组，包括：
19、基于所述影响因素组，从第一数据库中所存储的影响因素组中确定最相似的影响因素组作为所述参考影响因素组；
20、获取与所述参考影响因素组关联的第一参考生产工艺参数组和第一实际生产工艺参数组；
21、基于所述第一实际生产工艺参数组中的各个实际生产工艺参数，分别计算所述第一参考生产工艺参数组中的各个参考生产工艺参数的补偿比值，得到所述第一补偿比值组。
22、优选地，基于所述影响因素组，从第一数据库中所存储的影响因素组中确定最相似的影响因素组作为所述参考影响因素组，包括：
23、获取历史注塑产品对应的历史影响因素组和预设注塑产品对应的预设影响因素组，并存储至所述第一数据库中；其中，所述历史影响因素组和所述预设影响因素组均对应关联有参考生产工艺参数组和实际生产工艺参数组；
24、分别评估所述第一数据库中各历史影响因素组与所述影响因素组之间的相似度，得到第一相似度组；
25、从所述第一相似度组中识别出相似度最高的第一相似度，并将所述相似度最高的第一相似度所对应的历史影响因素组，标记为待定历史影响因素组；
26、判断所述待定历史影响因素组的第一相似度是否大于第一预设值；
27、若是，则将所述待定历史影响因素组作为与所述影响因素组最相似的参考影响因素组；
28、将所述参考影响因素组所关联的参考生产工艺参数组和实际生产工艺参数组，作为所述第一参考生产工艺参数组和所述第一实际生产工艺参数组。
29、优选地，在判断所述待定历史影响因素组的第一相似度是否大于第一预设值的步骤之后，还包括：
30、若否，分别评估所述第一数据库中各预设影响因素组与所述影响因素组之间的相似度，得到第二相似度组；
31、从所述第二相似度组中识别出相似度最高的第二相似度，并将所述相似度最高的第二相似度所对应的预设影响因素组，标记为待定预设影响因素组；
32、判断所述待定预设影响因素组的第二相似度与所述待定历史影响因素组的第一相似度的差值是否大于第二预设值；
33、若是，将所述待定预设影响因素组作为与影响因素组最相似的参考影响因素组；
34、若否，将所述待定历史影响因素组作为与影响因素组最相似的参考影响因素组。
35、优选地，根据与所述初始生产工艺参数组相似的第二参考生产工艺参数组，以及所述第二参考生产工艺参数组对应的第二实际生产工艺参数组，得到用于对所述第一补偿比值组进行优化的第二补偿比值组，包括：
36、根据所述参考影响因素组、所述第一实际生产工艺参数组，以及基于所述第一实际生产工艺参数组得到的注塑产品质量参数，分别从所述参考影响因素组中获得第一显本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种注塑模具生产工艺参数的智能推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种注塑模具生产工艺参数的智能推荐方法，其特征在于，获取待注塑产品的三维模型、所述待注塑产品对应的影响因素组，以及基于待注塑产品的三维模型和所述影响因素组得到的初始生产工艺参数组，包括：
3.根据权利要求2所述的一种注塑模具生产工艺参数的智能推荐方法，其特征在于，基于所述影响因素组进行模拟和调优，得到所述初始生产工艺参数组，包括：
4.根据权利要求1所述的一种注塑模具生产工艺参数的智能推荐方法，其特征在于，根据与所述影响因素组相似的参考影响因素组关联的第一参考生产工艺参数组和第一实际生产工艺参数组，生成第一补偿比值组，包括：
5.根据权利要求4所述的一种注塑模具生产工艺参数的智能推荐方法，其特征在于，基于所述影响因素组，从第一数据库中所存储的影响因素组中确定最相似的影响因素组作为所述参考影响因素组，包括：
6.根据权利要求5所述的一种注塑模具生产工艺参数的智能推荐方法，其特征在于，在判断所述待定历史影响因素组的第一相似度是否大于第一预
7.根据权利要求1所述的一种注塑模具生产工艺参数的智能推荐方法，其特征在于，根据与所述初始生产工艺参数组相似的第二参考生产工艺参数组，以及所述第二参考生产工艺参数组对应的第二实际生产工艺参数组，得到用于对所述第一补偿比值组进行优化的第二补偿比值组，包括：
8.根据权利要求1所述的一种注塑模具生产工艺参数的智能推荐方法，其特征在于，还包括：
9.根据权利要求8所述的一种注塑模具生产工艺参数的智能推荐方法，其特征在于，获取各待优化补偿比值组经计算后得到的优化补偿比值，得到所述调优后的第一补偿比值，包括：
10.一种注塑模具生产工艺参数的智能推荐系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种注塑模具生产工艺参数的智能推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种注塑模具生产工艺参数的智能推荐方法，其特征在于，获取待注塑产品的三维模型、所述待注塑产品对应的影响因素组，以及基于待注塑产品的三维模型和所述影响因素组得到的初始生产工艺参数组，包括：
3.根据权利要求2所述的一种注塑模具生产工艺参数的智能推荐方法，其特征在于，基于所述影响因素组进行模拟和调优，得到所述初始生产工艺参数组，包括：
4.根据权利要求1所述的一种注塑模具生产工艺参数的智能推荐方法，其特征在于，根据与所述影响因素组相似的参考影响因素组关联的第一参考生产工艺参数组和第一实际生产工艺参数组，生成第一补偿比值组，包括：
5.根据权利要求4所述的一种注塑模具生产工艺参数的智能推荐方法，其特征在于，基于所述影响因素组，从第一数据库中所存储的影响因素组中确定最相似的影响因素组...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒲坤，黄燕，王娟，
申请(专利权)人：广东旭盈智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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