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人工智能和机器学习技术在压铸模具温控系统中的应用

人工智能和机器学习技术在压铸模具温控系统中的应用

2024-07-30

温度场模拟和预测： 利用机器学习算法训练模型，基于模具设计参数（如形状、尺寸、材料、冷却水道布局等）、压铸工艺参数（如压力、速度、温度等）来预测模具在压铸过程中的温度场分布。 快速评估不同设计方案下的温度情况，帮助优化模具结构和冷却系统布局。

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压铸模具温控系统的未来发展趋势是怎样的

压铸模具温控系统的未来发展趋势是怎样的

2024-07-30

随着人工智能和机器学习技术的不断发展，温控系统将能够更加智能地预测和适应压铸过程中的温度变化。例如，通过分析大量的生产数据，系统可以提前调整温度策略，以减少次品率和提高生产效率。像在航空航天领域的复杂压铸零件生产中，高度智能化的温控系统能够确保每个零件都达到极其严格的质量标准。

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压铸模具温控系统的发展历程

压铸模具温控系统的发展历程

2024-07-30

早期，压铸工艺相对简单，对于模具温度的控制主要依靠经验和简单的冷却措施，如自然风冷或通水冷却。但这种方式温度控制不精确，稳定性差，容易导致产品质量不稳定

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