【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于制造业信息化，具体涉及一种基于moe架构的产品特征识别与复杂度评估的多维模具成本预测系统及方法。
技术介绍
1、模具的设计与报价是整个项目过程中关键环节，但传统人工报价存在主观性强、效率低、知识难传承、优化受限等问题，而现有cad/cam技术在智能化分析与自动报价方面同样存在以下局限：（1）特征识别精度有限：对注塑模特有的复杂结构（如倒扣、细筋）识别不佳；（2）缺乏精细复杂度量化：难以客观评估局部细节对加工难度的影响；（3）设计与成本脱节：设计师缺乏设计变更对成本影响的实时反馈；（4）智能化设计辅助不足：高度依赖人工经验，缺乏历史数据驱动的智能推荐；（5）报价模型过于简化：基于宏观参数估算，难以精确反映结构细节对成本的影响。目前深度学习技术在三维几何数据处理上的潜力，为解决模具的设计与报价等相关问题提供了新途径。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的不足而提供一种基于moe架构的产品特征识别与复杂度评估的多维模具成本预测系统及方法，该预测系统通过使用...
【技术保护点】
1.一种基于MoE架构的产品特征识别与复杂度评估的多维模具成本预测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于MoE架构的产品特征识别与复杂度评估的多维模具成本预测系统，其特征在于，所述预测系统还包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于MoE架构的产品特征识别与复杂度评估的多维模具成本预测系统，其特征在于，所述预测系统还包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于MoE架构的产品特征识别与复杂度评估的多维模具成本预测系统，其特征在于，所述特征识别模块中：
5.根据权利要求1所述的一种基于MoE架构的产品特征识别...
【技术特征摘要】
1.一种基于moe架构的产品特征识别与复杂度评估的多维模具成本预测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于moe架构的产品特征识别与复杂度评估的多维模具成本预测系统，其特征在于，所述预测系统还包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于moe架构的产品特征识别与复杂度评估的多维模具成本预测系统，其特征在于，所述预测系统还包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于moe架构的产品特征识别与复杂度评估的多维模具成本预测系统，其特征在于，所述特征识别模块中：
5.根据权利要求1所述的一种基于moe架构的产品特征识别与复杂度评估的多维模具成本预测系统，其特征在于，所述复杂度量化模块中：
6.根据权利要求1所述的一种基...
【专利技术属性】
技术研发人员：张靖暹，易平，朱凌穹，胡建平，汪亚斌，
申请(专利权)人：武汉益模科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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