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龙图腾网获悉南通尧成机械设备制造有限公司申请的专利基于遗传算法的模具成型工艺参数诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121071829B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511615736.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于遗传算法的模具成型工艺参数诊断方法是由黄晓龙;王培建设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遗传算法的模具成型工艺参数诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于遗传算法的模具成型工艺参数诊断方法，具体涉及数据分析领域，包括多源异构数据融合与增强处理、多目标动态适应度函数构建、约束自适应遗传算法优化、工艺参数‑缺陷关联映射、在线迁移学习优化、动态环境在线校正、人机协同决策验证。本发明通过多目标动态适应度函数实现尺寸、能耗与周期时间的协同优化，显著提升参数方案的实用性与灵活性；利用迁移学习与历史案例库构建闭环学习系统，增强泛化能力与结果可靠性；通过环境在线校正功能实时补偿温湿度波动，大幅提高生产过程的鲁棒性与稳定性，最终形成兼具智能优化与人工干预能力的综合解决方案。

本发明授权基于遗传算法的模具成型工艺参数诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于遗传算法的模具成型工艺参数诊断方法，其特征在于，包括： S1：多源异构数据融合与增强处理：对模具传感器数据、材料属性数据、历史缺陷数据进行融合与增强，包括数据对齐和样本增强，然后传输至S2和S3； S2：多目标动态适应度函数构建：提取尺寸精度指标、能耗指标和周期时间指标，根据当前生产订单的优先级配置动态权重系数，构建融合尺寸误差项、能耗项和周期时间项的多目标适应度函数用于S3的优化计算； S3：约束自适应遗传算法优化：将熔体温度参数、保压压力参数、冷却时间参数进行二进制编码生成染色体，在迭代过程中应用修复算子处理工艺约束冲突，根据进化代数动态调整交叉概率和变异概率，得到帕累托最优参数解集传输至S4进行分析并传输至S5构建案例库； S4：工艺参数-缺陷关联映射：使用决策树算法提取参数组合与飞边缺陷、短射缺陷的显性规则，通过参数扰动敏感性分析计算熔体温度参数和保压压力参数对缺陷率的贡献度，得到参数-缺陷映射规则； S5：在线迁移学习优化：基于材料类型特征、型腔复杂度特征、浇口类型特征计算模具相似度，从历史案例库中匹配相似模具的优化解，与随机生成种群混合构建初始种群，得到迁移初始种群反馈至S3作为初始输入； S6：动态环境在线校正：实时采集车间温湿度传感器数据序列，通过LSTM补偿模型预测熔体温度补偿量和保压压力补偿量，当环境温度变化超过阈值时触发参数实时修正，输出环境补偿参数对S3的输出进行补偿校正； S7：人机协同决策验证：对S3的输出进行验证和调整，计算参数距离约束边界的最近距离并生成置信度评估，当置信度低于阈值时推送敏感参数至人机交互界面，接收管理人员终端的微调反馈并更新历史缺陷数据库，调整后的数据回流至S1的历史数据库。

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