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龙图腾网获悉惠州市祺圣科技有限公司申请的专利一种蓝牙耳机仓外壳梯度注塑成型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：CN120245353B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202510341227.0，技术领域涉及：B29C45/76；该发明授权一种蓝牙耳机仓外壳梯度注塑成型方法是由游田设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种蓝牙耳机仓外壳梯度注塑成型方法在说明书摘要公布了：本发明涉及信息技术领域，具体涉及耳机仓外壳的注塑工艺领域的一种蓝牙耳机仓外壳梯度注塑成型方法，包括：根据关系模型，确定梯度注塑过程中材料分布的初始参数，包括温度、压力和注塑速度的设定值；通过有限元分析工具，模拟材料在模具内的流动和固化过程，预测梯度分布的热传导性能和机械强度；在注塑成型过程中，通过传感器实时监测模具内的温度和压力变化，获取材料流动和固化的动态数据；根据动态数据，判断梯度分布是否与预设模型一致；采用机器学习算法，基于历史注塑数据训练性能预测模型，优化材料分布参数的初始设定，提高生产效率；通过自动化检测设备，对成型后的外壳进行散热性能和结构强度的测试，确保产品的一致性和良品率。

本发明授权一种蓝牙耳机仓外壳梯度注塑成型方法在权利要求书中公布了：1.一种蓝牙耳机仓外壳梯度注塑成型方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S101、采用预设的梯度材料数据库，获取材料的热传导系数和机械强度数据，建立材料性能与梯度分布的关系模型； 所述S101还包括:获取预设的梯度材料数据库，所述梯度材料数据库中包括材料的热传导系数和机械强度数据；获取材料的梯度分布参数，根据所述梯度分布参数，计算所述材料的梯度分布特征；采用第一机器学习算法，建立所述热传导系数与所述梯度分布特征的第一映射关系；采用第二机器学习算法，建立所述机械强度与所述梯度分布特征的第二映射关系；若所述热传导系数与所述机械强度存在相关性，则获取所述热传导系数与所述机械强度的关联数据，根据所述关联数据，生成所述材料的综合性能模型；根据所述综合性能模型，确定所述材料性能与所述梯度分布特征的关系；获取目标梯度分布参数，根据所述目标梯度分布参数，计算目标梯度分布特征；根据所述材料性能与所述梯度分布特征的关系，确定所述材料在所述目标梯度分布特征下的性能参数；S102、根据关系模型，确定梯度注塑过程中材料分布的初始参数，包括温度、压力和注塑速度的设定值； 所述S102还包括:获取梯度注塑过程中材料分布的历史数据，建立所述温度、所述压力和所述注塑速度的关联关系模型；根据所述关联关系模型，计算材料分布的最佳温度值、压力值和速度值范围；根据所述最佳温度值、压力值和速度值范围，确定所述温度、所述压力和所述注塑速度的初始设定值；获取材料分布状态信息，判断所述材料分布状态是否存在异常；若所述材料分布状态存在异常，则调整所述温度、所述压力和所述注塑速度的设定值，重新计算所述材料分布状态；实时监测所述材料分布状态，判断所述温度、所述压力和所述注塑速度的设定值是否达到预定目标；若所述温度、所述压力和所述注塑速度的设定值未达到预定目标，则自动调整所述温度、所述压力和所述注塑速度的设定值，优化所述材料分布状态；采用机器学习算法对调整后的所述温度、所述压力和所述注塑速度的设定值进行学习，更新所述关联关系模型中的温度、压力和注塑速度的关联关系；S103、通过有限元分析工具，模拟材料在模具内的流动和固化过程，预测梯度分布的热传导性能和机械强度； 所述S103还包括:采用有限元工具建立材料流动和固化的数学模型，获取材料在模具内的流动态和固化态数据；根据流动态和固化态数据，通过梯度分布算法计算材料内部的热传导性能值和机械强度值；针对热传导性能值和机械强度值，采用机器学习算法中的回归模型预测材料在模具内的梯度分布图；若预测的梯度分布图与预设的阈值范围匹配，则确定材料的性能值满足设计要求；若不匹配，则调整流动态和固化态的模拟参数，重新计算热传导性能值和机械强度值；根据调整后的参数，再次通过有限元工具模拟材料在模具内的流动和固化过程，获取新的流动态和固化态数据；采用新的流动态和固化态数据，重新生成梯度分布图，判断材料性能值是否满足设计要求；S104、若模拟结果未达到预设的性能阈值，则调整材料分布参数，重新进行有限元分析，直至满足散热性和结构强度的要求； 所述S104还包括:获取所述有限元分析的结果值；将所述结果值与预设值进行比较，得到比较结果；若所述比较结果表明所述结果值未达到所述预设值，则计算调整量，并根据所述调整量调整材料分布参数，得到调整后的材料分布参数；根据所述调整后的材料分布参数，重新进行所述有限元分析，得到新的结果值；判断所述新的结果值是否达到所述预设值；若所述新的结果值达到所述预设值，则输出满足散热性和结构强度的材料分布参数；若所述新的结果值未达到所述预设值，则重复执行调整材料分布参数和重新进行有限元分析以及判断新的结果值是否达到预设值的步骤，直至所述新的结果值达到所述预设值；S105、利用智能控制系统，在单一模具内实时调节注塑参数，实现材料性能的连续梯度过渡，避免界面结合不良的问题； 所述S105还包括:获取模具内的当前温度分布数据，结合预设的材料性能梯度曲线，确定注塑参数的初始调节范围；通过智能控制系统实时采集注塑过程中的压力、温度和流量数据，与所述预设的梯度性能曲线进行对比分析，若检测到当前材料性能分布偏离所述预设曲线，则根据偏离程度计算注塑参数的动态调整量；采用所述智能控制系统对注塑机的注射压力、注射速度和模具温度进行实时调节，使材料性能分布逐步逼近所述预设曲线；持续监控界面结合区域的温度变化，判断是否存在温度突变或应力集中现象，若检测到所述界面结合区域出现异常，则立即调整相邻区域的注塑参数，形成平滑的温度过渡带；注塑完成后，获取最终成型件的材料性能分布数据，与所述预设的梯度性能曲线进行比对，评估界面结合质量；S106、在注塑成型过程中，通过传感器实时监测模具内的温度和压力变化，获取材料流动和固化的动态数据； 所述S106还包括:获取传感器在模具内采集的温度值和压力值，得到实时性数据；针对所述实时性数据中的数据变化量，分析材料流动态和固化态的对应关系；根据所述温度值和压力值的动态性变化，判断材料性状态转换特征；若所述温度值达到预设阈值，则确定材料进入固化态的完成阶段；若所述压力值出现预设的异常波动，则判断材料流动态存在缺陷，并确定缺陷位置；根据监测点的数据分布，生成材料流动态和固化态的完整状态模型；根据所述流动态和固化态的状态模型，优化模具内的工艺参数设置；S107、根据动态数据，判断梯度分布是否与预设模型一致，若不一致则反馈至智能控制系统，实时优化注塑参数；S108、采用机器学习算法，基于历史注塑数据训练性能预测模型，优化材料分布参数的初始设定，提高生产效率；S109、通过自动化检测设备，对成型后的外壳进行散热性能和结构强度的测试，确保产品的一致性和良品率； 所述S109还包括： 获取成型外壳的温度分布数据与应力分布数据，得到第一检测数据集；对所述第一检测数据集进行预处理，去除异常值与噪声数据，生成第二检测数据集；从所述第二检测数据集中提取散热性能指标与结构强度指标，构建性能指标矩阵；根据预设的性能阈值，判断所述性能指标矩阵中各指标是否达标，得到初步判定结果；采用机器学习算法对所述初步判定结果进行优化，修正误判与漏判，得到最终判定结果；根据所述最终判定结果，计算良品率；将所述良品率与所述性能指标矩阵进行关联分析，建立质量控制模型。

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