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龙图腾网恭喜合肥松亚汽车零部件有限公司申请的专利一种塑料件注塑参数多目标优化方法及系统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：CN118940675B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411321856.9，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种塑料件注塑参数多目标优化方法及系统是由余小敏;郑阳阳设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种塑料件注塑参数多目标优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种塑料件注塑参数多目标优化方法及系统，涉及注塑加工参数优化技术领域，本发明通过实时采集注塑模腔内的声学信号数据和热流变化数据，结合快速傅里叶变换和差示扫描量热法，对熔体材料的流动特性和结晶度进行量化分析；在此基础上，使用改进的非支配排序遗传算法，根据声学评价系数、热流变化系数与成型质量之间的相关性，优化注塑工艺参数中的注射速度、注入压力和冷却时间，该方法不仅能够精准预测和调整各项工艺参数，使得塑料件在成型质量上达到最佳状态，而且通过迭代反馈机制，确保优化过程能够动态适应实际生产中的变化。

本发明授权一种塑料件注塑参数多目标优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种塑料件注塑参数多目标优化方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤S1：实时采集注塑模腔内的声学信号数据，声学信号数据包括模腔内压力波动和熔体流动噪声；同时采集注塑模腔中熔体材料在熔融和冷却过程中的热流变化数据；步骤S2：设定当前时刻紧邻的前一时间段T为提取段，在提取段T内，以相同时间间隔同步提取步骤S1中采集的声学信号数据和热流变化数据，且声学信号数据与热流变化数据一一对应，根据提取段T和时间间隔，确定提取次数集合为{1,2，…，n}，其中i∈{1,2，…，n}表示第i次数据提取的索引，n表示提取段T内数据提取的总次数；步骤S3：获取包含不同声学信号数据和热流变化数据下的塑料件成型质量历史数据，塑料件的成型质量数据包括体积收缩值、翘曲变形值和表面气穴值，并根据历史数据确定成型质量数据中各项参数值的合格阈值；步骤S4：接收提取段T内n次提取的声学信号数据后，使用快速傅里叶变换提取声学信号数据的声学频域特征，并对提取的声学频域特征进行分析处理，生成声学评价系数，声学评价系数用于确定熔体材料的流动特性，并设定流动特性阈值；具体包括：对每次提取的声学时域信号值进行快速傅里叶变换，提取其频域特征；对每次提取的声学频域特征，使用小波变换进行时频分析；通过从小波变换中获得的小波系数，计算声学评价系数C，计算步骤如下：从小波系数中选取关键小波系数，分别计算关键小波系数的均值和标准差：声学评价系数C计算公式如下： 其中，k为调整系数，μW是关键小波系数的均值，σW是关键小波系数的标准差，0.82≤k≤2.5；设定声学评价系数C的流动特性阈值为Cth；当C越趋近于Cth时，表示熔体材料的流动特性越好；当C越远离Cth时，表示熔体材料的流动特性越差；步骤S5：接收提取段T内n次提取的热流变化数据后，并进行分析处理，生成热流变化系数，热流变化系数用于定量评估熔体材料的结晶度变化趋势，在提取段T内，使用差示扫描量热法对熔体材料样品进行热分析，得到n次提取的结晶度值；步骤S6：将热流变化系数的计算参数与结晶度之间进行相关性分析，并根据相关性分析结果，从线性模型、非线性模型中选择拟合度最高的模型进行拟合，以获得预测模型，预测模型用于根据当前计算的热流变化系数预测相应的结晶度值，并根据预测模型，设定目标结晶度值以及对应的目标热流变化系数；步骤S7：将声学评价系数趋近于流动特性阈值、热流变化系数趋近于目标热流变化系数、结晶度值趋近于目标结晶度值，以及所有成型质量参数均在对应合格阈值以下作为优化目标，选择改进的非支配排序遗传算法作为多目标优化算法，通过迭代反馈机制调整注塑工艺参数，计算当前最优注塑工艺参数，注塑工艺参数包括注射速度、注入压力和冷却时间。

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