【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及注塑工艺模拟系统，尤其涉及基于大数据信息进行的分析的注塑件翘曲模拟控制系统。
技术介绍
1、注塑工艺模拟系统
涉及使用计算机模拟和数据分析技术来预测和控制塑料注塑制造过程中的各种参数和结果。这一领域的核心目标是优化注塑过程，提高产品质量，减少生产成本和时间。技术涉及的方面包括材料流动行为的模拟、模具设计的优化、成品质量的预测等。通过模拟，可以在实际生产前识别潜在的问题，如翘曲、应力集中、填充不足等，并据此调整工艺参数或模具设计。
2、基于大数据信息进行的分析的注塑件翘曲模拟控制系统是一个高级的控制和模拟工具，用于注塑制造过程。通过分析大量的数据（包括历史生产数据、工艺参数、材料属性等）来模拟注塑过程，并预测制品的翘曲行为。这种系统的引入使得制造商能够在实际生产前预测和解决出现的翘曲问题，从而提高产品质量和生产效率。系统的主要目的是减少注塑过程中制品翘曲的发生，优化产品质量。翘曲是注塑制造中常见的问题，它会导致产品尺寸不准确，外观缺陷，甚至功能故障。通过这种模拟控制系统，制造商可以在生产前识别潜在的翘曲问题，调整工艺参数或模具设计以预防这些问题，从而提高产品一致性、减少废品率，降低生产成本。
3、传统的注塑件生产系统存在诸多不足。由于缺乏高效的数据收集和分析能力，传统系统难以全面理解和利用生产数据，导致数据的潜在价值没有被完全挖掘。缺乏有效的预处理步骤，使得数据质量参差不齐，影响了后续流程的效果。此外，传统系统在缺陷预测和实时监控方面的能力有限，无法及时发现和纠正问题，导致质量控制不足，
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于大数据信息进行的分析的注塑件翘曲模拟控制系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：基于大数据信息进行的分析的注塑件翘曲模拟控制系统包括数据采集模块、数据预处理模块、缺陷预测模型模块、实时监控模块、可视化反馈模块、参数优化模块、质量控制模块、自动调整模块；
3、所述数据采集模块基于历史和实时生产数据，采用数据挖掘技术，收集关键信息，生成综合数据集；
4、所述数据预处理模块基于综合数据集，采用数据清洗和归一化方法，进行数据准备，生成预处理数据；
5、所述缺陷预测模型模块基于预处理数据，应用支持向量机或决策树算法，进行模型训练，生成缺陷预测模型；
6、所述实时监控模块基于缺陷预测模型，结合实时生产数据，进行产品质量监控，生成实时监控报告；
7、所述可视化反馈模块基于实时监控报告，采用数据可视化技术，展示质量控制信息，建立可视化界面；
8、所述参数优化模块基于缺陷预测模型和实时监控报告，运用遗传算法进行生产参数调整，生成优化参数；
9、所述质量控制模块基于优化参数，实施质量控制措施，提高产品质量，生成质量控制报告；
10、所述自动调整模块基于质量控制报告，自动调整注塑机参数，保持生产连续性，生成调整日志；
11、所述综合数据集包括温度、压力、冷却速度信息，所述预处理数据具体为清洗和标准化后的数据集，所述缺陷预测模型用于识别潜在的质量问题，所述可视化界面具体为图表和图形化的生产数据，所述优化参数具体指调整后的温度、压力设置，所述质量控制报告包括质量检测结果和改进方案。
12、作为本专利技术的进一步方案，所述数据采集模块包括温度数据子模块、压力数据子模块、冷却速度数据子模块；
13、所述数据预处理模块包括数据清洗子模块、数据归一化子模块、特征选择子模块；
14、所述缺陷预测模型模块包括模型训练子模块、算法优化子模块、模型验证子模块；
15、所述实时监控模块包括数据接收子模块、实时分析子模块、预测反馈子模块；
16、所述可视化反馈模块包括图表设计子模块、界面布局子模块、交互设计子模块；
17、所述参数优化模块包括参数调整子模块、优化算法子模块、效果评估子模块；
18、所述质量控制模块包括质量检测子模块、控制策略子模块、报告生成子模块；
19、所述自动调整模块包括参数自动调整子模块、机器学习应用子模块、日志记录子模块。
20、作为本专利技术的进一步方案，所述温度数据子模块基于历史和实时生产数据，采用时间序列分析，分析温度变化，生成温度数据分析结果；
21、所述压力数据子模块基于温度数据分析结果，运用相关性分析，结合压力数据，进行关联性分析，生成温压关联分析结果；
22、所述冷却速度数据子模块基于温压关联分析结果，应用回归分析，研究冷却速度与产品质量的关联，生成综合数据集；
23、所述时间序列分析具体为通过算法模型分析温度数据随时间流的变化趋势，所述相关性分析具体为分析温度和压力数据之间的统计相关度，所述回归分析具体为利用统计方法预测冷却速度对产品质量的影响。
24、作为本专利技术的进一步方案，所述数据清洗子模块基于综合数据集，采用数据去噪和异常值处理，进行数据清洗，生成清洗后数据集；
25、所述数据归一化子模块基于清洗后数据集，运用标准化和归一化技术，统一数据格式，生成标准化数据集；
26、所述特征选择子模块基于标准化数据集，应用主成分分析，选取关键特征，生成预处理数据；
27、所述数据去噪和异常值处理具体为通过算法识别并移除数据中的噪声和异常值，所述标准化和归一化技术具体为调整数据范围和分布。
28、作为本专利技术的进一步方案，所述模型训练子模块基于预处理数据，采用支持向量机算法，训练模型，生成初步缺陷预测模型；
29、所述算法优化子模块基于初步缺陷预测模型，运用网格搜索和交叉验证技术，优化算法参数，生成优化后的缺陷预测模型；
30、所述模型验证子模块基于优化后的缺陷预测模型，采用分层抽样验证技术，验证模型效果，生成最终缺陷预测模型；
31、所述支持向量机算法具体为分类技术，用于识别数据间的边界和分类模式，所述网格搜索技术具体为遍历多种算法参数组合，检索最佳参数设置，所述分层抽样验证技术具体为按照差异化特征层次抽取样本。
32、作为本专利技术的进一步方案，所述数据接收子模块基于实时生产数据，采用实时数据同步技术，收集数据，生成实时生产数据集；
33、所述实时分析子模块基于实时生产数据集和缺陷预测模型，运用实时数据处理技术，分析产品质量，生成初步实时监控报告；
34、所述预测反馈子模块基于初步实时监控报告，应用反馈调整机制，优化预测，生成最终实时监控报告；
35、所述反馈调整机制具体为根据预测结果调整生产参数，进行质量控制的自动化。
36、作为本专利技术的进一步方案，所述图表设计子模块基于实时监控报告，采用数据可视化设计技术本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于大数据信息进行的分析的注塑件翘曲模拟控制系统，其特征在于：所述系统包括数据采集模块、数据预处理模块、缺陷预测模型模块、实时监控模块、可视化反馈模块、参数优化模块、质量控制模块、自动调整模块；
2.根据权利要求1所述的基于大数据信息进行的分析的注塑件翘曲模拟控制系统，其特征在于：所述数据采集模块包括温度数据子模块、压力数据子模块、冷却速度数据子模块；
3.根据权利要求2所述的基于大数据信息进行的分析的注塑件翘曲模拟控制系统，其特征在于：所述温度数据子模块基于历史和实时生产数据，采用时间序列分析，分析温度变化，生成温度数据分析结果；
4.根据权利要求2所述的基于大数据信息进行的分析的注塑件翘曲模拟控制系统，其特征在于：所述数据清洗子模块基于综合数据集，采用数据去噪和异常值处理，进行数据清洗，生成清洗后数据集；
5.根据权利要求2所述的基于大数据信息进行的分析的注塑件翘曲模拟控制系统，其特征在于：所述模型训练子模块基于预处理数据，采用支持向量机算法，训练模型，生成初步缺陷预测模型；
6.根据权利要求2所述的基于大数据信
7.根据权利要求2所述的基于大数据信息进行的分析的注塑件翘曲模拟控制系统，其特征在于：所述图表设计子模块基于实时监控报告，采用数据可视化设计技术，设计图表，生成初步图表设计；
8.根据权利要求2所述的基于大数据信息进行的分析的注塑件翘曲模拟控制系统，其特征在于：所述参数调整子模块基于缺陷预测模型和实时监控报告，采用参数敏感性分析技术，确定调整方案，生成参数调整方案；
9.根据权利要求2所述的基于大数据信息进行的分析的注塑件翘曲模拟控制系统，其特征在于：所述质量检测子模块基于优化参数，采用自动化检测技术，进行质量检测，生成初步质量检测结果；
10.根据权利要求2所述的基于大数据信息进行的分析的注塑件翘曲模拟控制系统，其特征在于：所述参数自动调整子模块基于质量控制报告，采用自动参数调整系统，调整生产参数，生成调整参数方案；
...【技术特征摘要】
1.基于大数据信息进行的分析的注塑件翘曲模拟控制系统，其特征在于：所述系统包括数据采集模块、数据预处理模块、缺陷预测模型模块、实时监控模块、可视化反馈模块、参数优化模块、质量控制模块、自动调整模块；
2.根据权利要求1所述的基于大数据信息进行的分析的注塑件翘曲模拟控制系统，其特征在于：所述数据采集模块包括温度数据子模块、压力数据子模块、冷却速度数据子模块；
3.根据权利要求2所述的基于大数据信息进行的分析的注塑件翘曲模拟控制系统，其特征在于：所述温度数据子模块基于历史和实时生产数据，采用时间序列分析，分析温度变化，生成温度数据分析结果；
4.根据权利要求2所述的基于大数据信息进行的分析的注塑件翘曲模拟控制系统，其特征在于：所述数据清洗子模块基于综合数据集，采用数据去噪和异常值处理，进行数据清洗，生成清洗后数据集；
5.根据权利要求2所述的基于大数据信息进行的分析的注塑件翘曲模拟控制系统，其特征在于：所述模型训练子模块基于预处理数据，采用支持向量机算法，训练模型，生成初步缺陷预测模型；
【专利技术属性】
技术研发人员：周丹，杜开龙，江发明，朱昊庆，王洋，慕富成，
申请(专利权)人：南通世源橡塑科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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