摘要
本发明公开了一种增加全钢子午线轮胎成型过程中胎侧反包高度的方法,通过红外温度传感器、压力传感器等采集反包过程中的温度、压力、角度等多源数据,经滤波、同步、归一化预处理后,构建多元线性回归模型、机器学习模型及融合物理原理的混合模型,分析工艺参数与反包高度关系,并进行验证优化。依据模型输出参数,利用伺服电机精确控制反包压辊下压角度与压力,配合辅助支撑环及分段式反包工艺执行生产;同时通过智能监测系统实时检测反包高度,不达标时自动调整参数。本方法实现胎侧反包高度精准调控,相比传统工艺,产品合格率从85%提升至95%以上,生产效率提高20%‑30%,有效增强轮胎结构稳定性,降低滚动阻力与爆胎风险,推动轮胎制造智能化升级。
技术关键词
全钢子午线轮胎成型
多元线性回归模型
红外温度传感器
智能监测系统
可编程逻辑控制器控制
数学模型
胎侧橡胶
构建机器学习模型
微型压力传感器
阶段
热电偶传感器
图像识别算法
反包机构
热传导方程
数据
橡胶配方
伺服电机驱动
系统为您推荐了相关专利信息
流量控制方法
修正算法
进气歧管
发动机进气量
监测算法
墙体单元
混凝土用量
智能监测方法
智能监测系统
风险
多元线性回归模型
参数
预测误差
分析模块
主成分分析法
多元线性回归模型
发电量
性能监测方法
数据汇总表
光伏电站
精轧厚度控制
马氏体不锈钢
变量
正则化算法
多元线性回归模型