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龙图腾网获悉广东机电职业技术学院申请的专利基于混合算法与模型融合的注塑工艺参数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：CN121031385B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511557028.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于混合算法与模型融合的注塑工艺参数优化方法及系统是由单志;胡晓岳;戴护民;刘志聃设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合算法与模型融合的注塑工艺参数优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于混合算法与模型融合的注塑工艺参数优化方法及系统，方法包括：通过模拟退火算法对支持向量回归模型的参数组合进行优化，基于优化支持向量回归模型和随机森林构建加权融合模型，构建自适应选择加权融合模型和优化支持向量回归模型的混合模型；构建包含翘曲变形量、体积收缩率、生产能耗的三目标优化模型，以混合模型为目标值评估工具，采用多目标遗传算法在工艺参数空间中搜索帕累托最优解集；采用梯度下降法对关键工艺参数进行局部校正，直至偏差回落至预设阈值以内，得到优化后的工艺参数；本发明能够将制品缺陷率降低，同时减少生产能耗。

本发明授权基于混合算法与模型融合的注塑工艺参数优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于混合算法与模型融合的注塑工艺参数优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S100，获取样本数据集，通过样本数据集对支持向量回归模型进行训练，通过模拟退火算法对支持向量回归模型的参数组合进行优化，得到优化支持向量回归模型；所述样本数据集包括多个工艺参数和对应的目标变量，所述参数组合包括支持向量回归模型的惩罚因子与核参数； S200，基于优化支持向量回归模型和随机森林构建加权融合模型，结合产品结构复杂度与工艺参数的波动范围，构建自适应选择加权融合模型和优化支持向量回归模型的混合模型； S300，构建包含翘曲变形量、体积收缩率、生产能耗的三目标优化模型，以混合模型为目标值评估工具，采用多目标遗传算法在工艺参数空间中搜索帕累托最优解集；该帕累托最优解集包含多组工艺参数，每组工艺参数均对应一组非支配的预测目标值； S400，采集生产过程中的实际目标值，并与对应的预测目标值进行对比，当偏差超过预设阈值时，采用梯度下降法对关键工艺参数进行局部校正，直至偏差回落至预设阈值以内，得到优化后的工艺参数； 所述S300包括： S310，以最小化翘曲变形量、体积收缩率和生产能耗的目标函数作为三目标优化模型，引入模具温度约束、保压-注射时间比值约束及注射速度约束；其中，翘曲变形量通过优化支持向量回归模型拟合工艺参数与实测翘曲值的关系得到，体积收缩率基于熔体密度变化与工艺参数的关联、结合优化支持向量回归模型预测得到，生产能耗通过优化支持向量回归模型结合设备功率与运行时间计算得到；模具温度约束限定在材料流动性下限值与模具耐热上限值之间，保压-注射时间比值约束设定在避免保压不足的下限值与避免保压过长导致能耗浪费的上限值之间，注射速度约束设定在防止填充过慢产生冷料的下限值与防止产生飞边或气泡的上限值之间； S320，随机生成初始的工艺参数种群，所述工艺参数种群中的个体为参数组合； S330，通过多目标遗传算法对初始工艺参数种群执行选择、交叉、变异操作，利用混合模型计算各个体对应的目标值，基于非支配排序筛选目标值更优的个体，结合参考点机制保持解集在目标空间的均匀分布，经多代迭代后输出包含多组非支配目标值的帕累托最优解集。

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