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龙图腾网恭喜汕头市高德斯精密科技有限公司申请的专利一种精密注塑数控设备压力控制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：CN119773179B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510279885.1，技术领域涉及：B29C45/77；该发明授权一种精密注塑数控设备压力控制系统是由杜克孝;陈艺生;黄锦民设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种精密注塑数控设备压力控制系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种精密注塑数控设备压力控制系统，利用时间序列压力数据，以时间为自变量，压力为因变量，绘制压力平滑曲线；获取不同尺寸和形状的产品的压力平滑曲线，构建压力平滑曲线和产品的尺寸和形状之间的深度学习模型；根据两个或多个需要相互配合的产品的尺寸和形状，利用深度学习模型获取对应的压力平滑曲线对注塑过程的压力进行控制。本发明利用广义可加模型量化了时间与注塑压力复杂的非线性关系，提高了压力控制精度，利用卷积神经网络模型确定了不同压力平滑曲线能够得到不同尺寸和形状的产品，实现不同产品的配合，提升注塑产品的加工品质。

本发明授权一种精密注塑数控设备压力控制系统在权利要求书中公布了：1.一种精密注塑数控设备压力控制系统，其特征在于：包括数据采集模块、压力曲线模块、曲线应用模块和压力控制模块；所述数据采集模块，用于采集多个完整注塑周期的压力数据，所述压力数据以特定时间步长进行划分，获得时间序列压力数据；所述压力曲线模块，用于利用时间序列压力数据，以时间为自变量，压力为因变量，绘制压力平滑曲线；所述曲线应用模块，用于获取不同尺寸和形状的产品的压力平滑曲线，构建压力平滑曲线和产品的尺寸和形状之间的深度学习模型；所述压力控制模块，用于根据两个或多个需要相互配合的产品的尺寸和形状，利用深度学习模型获取对应的压力平滑曲线对注塑过程的压力进行控制；所述深度学习模型，配置为以压力平滑曲线为输入特征，产品的尺寸和形状为输出目标的卷积神经网络模型；所述卷积神经网络模型，包括以下构建步骤：T1、数据预处理：将压力平滑曲线数据转化为零均值和单位方差的标准化形式，同时把产品的尺寸与形状信息进行编码；T2、模型架构设计：参照压力平滑曲线数据的维度，确定输入层节点数量；构建卷积层捕捉压力平滑曲线特征，确定卷积核的数量、大小及步长；添加池化层对数据进行降维处理；设置全连接层，实现从池化层输出到最终输出层的特征整合与映射；依据产品尺寸与形状的特征维度，确定输出层节点数量；T3、模型训练：根据输出目标选择损失函数和优化器，并调整超参数；将数据划分为训练集、验证集与测试集，把训练集数据输入模型，借助前向传播获取输出并计算误差，再通过反向传播更新模型参数，持续迭代训练过程；T4、模型评估与调整：运用测试集对训练完毕的模型进行评估，通过计算评估指标判断模型性能。

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