一种基于人工智能的发泡注塑工艺优化与产品性能预测方法

本发明提出了一种基于人工智能的发泡注塑工艺优化与产品性能预测方法，旨在通过人工智能算法实现发泡注塑成型过程中产品外观与性能的工艺优化。本方法以透光率间接表征产品机械性能，包括以下步骤，通过正交实验进行试模分析，获取工艺参数‑微观结构参数‑性能参数数据集；采用LSTM模型与XGBoost模型分别构建工艺参数与微观结构、微观结构与产品性能的关联模型；分别构建LSTM‑EGA和XGboost‑SEGA的优化算法，用于针对目标参数反向推导工艺参数；根据产品机械性能的要求调节产品透光率，采用模型算法反向求解最优成型工艺；进行上机试模，基于测试结果调整模型结构并重新推荐工艺。本预测方法避免了高昂的设备投入，还极大地简化了测试流程，从而可以显著降低测试成本。