基于机器学习的汽车塑料零部件注塑质量预测方法及系统

本发明适用于注塑质量管理领域，提供了基于机器学习的汽车塑料零部件注塑质量预测方法及系统，所述系统包括：数据采集与参数收集模块、静电累计建模模块、虚拟生产过程重现模块、实时静电分析与质量评估模块。数字双胞胎技术的仿真能力能够让企业在虚拟环境中测试不同的生产参数和条件，评估其对静电积累及注塑件质量的影响，从而为实际生产提供依据。这种灵活的实验方式不仅降低了物理测试的成本和时间，还提高了产品设计和工艺开发的效率。数字双胞胎技术与静电累计模型的结合，不仅提升了产品质量和生产效率，还增强了企业对生产过程的控制能力。