一种复杂结构的注塑模具加工辅助方法及系统与流程

1.本发明涉及注塑模具的加工辅助相关领域，尤其涉及一种复杂结构的注塑模具加工辅助方法及系统。


背景技术：

2.塑料工业是我国非常重要的一个行业，而注塑成型是塑料制品的主要加工方法。它是利用塑料的可挤压性和可模塑性，将黏流态熔体注射进入闭合模具中，经过一系列工艺流程后，获得一定形状和尺寸的塑料制品。随着制品的复杂性、材料参数的不确定性增加，使得模具的设计变得尤为重要。
3.但在实现本技术中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
4.现有技术在进行模具设计的过程中，更多的依赖于计算机存储的固定参数，导致设计的注塑模具的浇口不够准确的技术问题。


技术实现要素：

5.本技术通过提供一种复杂结构的注塑模具加工辅助方法及系统，解决了现有技术在进行模具设计的过程中，更多的依赖于计算机存储的固定参数，导致设计的注塑模具的浇口不够准确的技术问题，达到结合历史存储的计算参数，结合实际注塑过程的测试参数，对浇口分布进行优化，提高注塑加工质量的技术效果。
6.鉴于上述问题，提出了本技术提供一种复杂结构的注塑模具加工辅助方法及系统。
7.第一方面，本技术提供了一种复杂结构的注塑模具加工辅助方法，所述方法应用于注塑模具智能辅助系统，所述注塑模具智能辅助系统与压力传感器、温度传感器通信连接，所述方法包括：获得注塑模具加工的基础信息；根据所述基础信息进行浇口位置拟合分析，获得第一拟合分析结果，其中，所述第一拟合分析结果中包括模腔压力分布拟合结果和温度分布拟合结果；根据所述第一拟合分析结果和所述基础信息进行所述压力传感器和所述温度传感器分布，获得第一分布结果；根据所述第一分布结果进行压力和温度信息采集，获得第一采集结果；根据所述第一采集结果和所述第一拟合分析结果获得第一偏差校正影响因子；将所述第一偏差校正影响因子输入浇口位置校正模型，获得第一优化浇口分布结果。
8.另一方面，本技术还提供了一种复杂结构的注塑模具加工辅助系统，所述系统包括：第一获得单元，所述第一获得单元用于获得注塑模具加工的基础信息；第二获得单元，所述第二获得单元用于根据所述基础信息进行浇口位置拟合分析，获得第一拟合分析结果，其中，所述第一拟合分析结果中包括模腔压力分布拟合结果和温度分布拟合结果；第三获得单元，所述第三获得单元用于根据所述第一拟合分析结果和所述基础信息进行压力传感器和温度传感器分布，获得第一分布结果；第四获得单元，所述第四获得单元用于根据所
述第一分布结果进行压力和温度信息采集，获得第一采集结果；第五获得单元，所述第五获得单元用于根据所述第一采集结果和所述第一拟合分析结果获得第一偏差校正影响因子；第六获得单元，所述第六获得单元用于将所述第一偏差校正影响因子输入浇口位置校正模型，获得第一优化浇口分布结果。
9.第三方面，本发明提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现第一方面任一项所述方法的步骤。
10.第四方面，本技术提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序和/或指令，该计算机程序和/或指令被处理器执行时实现第一方面任一项所述方法的步骤。
11.本技术中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
12.由于采用了获得注塑模具加工的基础信息，根据所述基础信息进行浇口位置拟合分析，获得第一拟合分析结果，其中，所述第一拟合分析结果中包括模腔压力分布拟合结果和温度分布拟合结果；根据所述第一拟合分析结果和所述基础信息进行所述压力传感器和所述温度传感器分布，获得第一分布结果；根据所述第一分布结果进行压力和温度信息采集，获得第一采集结果；根据所述第一采集结果和所述第一拟合分析结果获得第一偏差校正影响因子；将所述第一偏差校正影响因子输入浇口位置校正模型，获得第一优化浇口分布结果。达到结合历史存储的计算参数，结合实际注塑过程的测试参数，对浇口分布进行优化，提高注塑加工质量的技术效果。
13.上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。
附图说明
14.图1为本技术一种复杂结构的注塑模具加工辅助方法的流程示意图；
15.图2为本技术一种复杂结构的注塑模具加工辅助方法的进行浇口位置拟合分析的流程示意图；
16.图3为本技术一种复杂结构的注塑模具加工辅助方法的进行注塑流动分析的流程示意图；
17.图4为本技术一种复杂结构的注塑模具加工辅助方法的获得第一拟合分析结果的流程示意图；
18.图5为本技术一种复杂结构的注塑模具加工辅助系统的结构示意图；
19.图6为本技术一种电子设备的结构示意图。
20.附图标记说明：第一获得单元11，第二获得单元12，第三获得单元13，第四获得单元14，第五获得单元15，第六获得单元16，电子设备50，处理器51，存储器52，输入装置53，输出装置54。
具体实施方式
21.本技术通过提供一种复杂结构的注塑模具加工辅助方法及系统，解决了现有技术在进行模具设计的过程中，更多的依赖于计算机存储的固定参数，导致设计的注塑模具的
浇口不够准确的技术问题，达到结合历史存储的计算参数，结合实际注塑过程的测试参数，对浇口分布进行优化，提高注塑加工质量的技术效果。下面结合附图，对本技术的实施例进行描述。本领域普通技术人员可知，随着技术的发展和新场景的出现，本技术提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。
22.本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换，这仅仅是描述本技术的实施例中对相同属性的对象在描述时所采用的区分方式。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，以便包含一系列单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于那些单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它单元。
23.申请概述
24.模具在注塑成型过程中处于核心地位，作为聚合物成型的重要工艺装备，其设计与制造水平直接关系到产品的质量。由于材料和产品形状本身的复杂特性，使得模具的设计难度逐渐增大。现有技术在进行模具设计的过程中，更多的依赖于计算机存储的固定参数，导致设计的注塑模具的浇口不够准确的技术问题。
25.针对上述技术问题，本技术提供的技术方案总体思路如下：
26.本技术提供了一种复杂结构的注塑模具加工辅助方法，所述方法应用于注塑模具智能辅助系统，所述注塑模具智能辅助系统与压力传感器、温度传感器通信连接，所述方法包括：获得注塑模具加工的基础信息；根据所述基础信息进行浇口位置拟合分析，获得第一拟合分析结果，其中，所述第一拟合分析结果中包括模腔压力分布拟合结果和温度分布拟合结果；根据所述第一拟合分析结果和所述基础信息进行所述压力传感器和所述温度传感器分布，获得第一分布结果；根据所述第一分布结果进行压力和温度信息采集，获得第一采集结果；根据所述第一采集结果和所述第一拟合分析结果获得第一偏差校正影响因子；将所述第一偏差校正影响因子输入浇口位置校正模型，获得第一优化浇口分布结果。
27.在介绍了本技术基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本技术的各种非限制性的实施方式。
28.实施例一
29.如图1所示，本技术提供了一种复杂结构的注塑模具加工辅助方法，所述方法应用于注塑模具智能辅助系统，所述注塑模具智能辅助系统与压力传感器、温度传感器通信连接，所述方法包括：
30.步骤s100：获得注塑模具加工的基础信息；
31.步骤s200：根据所述基础信息进行浇口位置拟合分析，获得第一拟合分析结果，其中，所述第一拟合分析结果中包括模腔压力分布拟合结果和温度分布拟合结果；
32.具体而言，所述注塑模具智能辅助系统为进行注塑参数采集，实现注塑模具优化的智能辅助系统，所述压力传感器为可以感受压力信号，并能按照一定的规律将压力信号转换成可用的输出的电信号的器件或装置，一般由压力敏感元件和信号处理单元构成，所述温度传感器为能感受温度并转换成可用输出信号的传感器。所述注塑模具智能辅助系统与所述压力传感器、所述温度传感器通信连接，可进行相互的数据传输。所述基础信息为包括注塑工艺信息、注塑的材料信息、目标的模型的复杂性信息(包括形状、结构、拐角数量、
拐角角度、薄厚变化等)。通过所述基础信息的获取，为后续进行固体输送、熔融、熔体输送、流动、翘曲变形等分析提供了数据支持，进而为确定准确的浇口分布夯实了基础。
33.进一步的，所述浇口位置拟合分析为根据已知的所述基础信息，包括材料、成形工艺、填充冷却保压翘曲的分析序列，进行浇口位置拟合分析，获得第一拟合分析结果。且所述第一拟合分析结果中包括进行流动分析拟合的过程中的模腔压力分布拟合结果和温度分布拟合结果。通过所述第一拟合分析结果的获得，为后续进行准确的浇口位置分布提供了数据支持。
34.步骤s300：根据所述第一拟合分析结果和所述基础信息进行所述压力传感器和所述温度传感器分布，获得第一分布结果；
35.步骤s400：根据所述第一分布结果进行压力和温度信息采集，获得第一采集结果；
36.具体而言，进行所述压力传感器和所述温度传感器分布的过程为进行模腔的监控的过程。在进行注塑加工的过程中，实际的加工信息受到多种因素的影响，导致实际的注塑参数和理论拟合的参数会产生一定的误差，而通过所述压力传感器和所述温度传感器进行实际参数的采集分析，确定实际参数的稳定趋势，进而修正理论拟合参数，进而实现优化浇口位置分布的技术效果。根据注塑模具的形状、尺寸、筋、拐角的分布，对所述压力传感器和所述温度传感器进行分布，获得所述第一分布结果，通过所述第一分布结果进行所述压力传感器和所述温度传感器的布设，通过布设完成的所述温度传感器和所述压力传感器进行注塑过程的压力信息和温度信息的采集。
37.进一步来说，所述采集的过程包括对当前注塑模具下的多次常规参数注塑过程的数据采集，且对采集的结果进行整合，获得采集的平均值结果，根据所述采集的平均值结果获得所述第一采集结果。通过所述第一下采集结果的获得，为后续进行准确的浇口位置优化调整提供了数据支持。
38.步骤s500：根据所述第一采集结果和所述第一拟合分析结果获得第一偏差校正影响因子；
39.步骤s600：将所述第一偏差校正影响因子输入浇口位置校正模型，获得第一优化浇口分布结果。
40.具体而言，根据所述第一采集结果中的实际的注塑模具内的压力信息和熔体的温度信息标识，根据所述第一拟合分析结果中包括模腔压力分布拟合结果和温度分布拟合结果中的拟合信息进行对应位置与实际测定的参数进行误差比对，根据误差的比对结果获得所述第一偏差校正影响因子。
41.进一步的，所述浇口位置校正模型为进行浇口位置优化修正的模型。所述模型通过以偏差校正影响因子作为输入信息，以标识调整结果作为监督信息的数据训练获得，将所述第一偏差校正影响因子输入浇口位置校正模型，获得第一优化浇口分布结果。通过基于偏差校正影响因子输入所述浇口位置校正模型，达到基于历史存储的计算参数，结合实际注塑过程的测试参数，对浇口分布进行优化，提高注塑加工质量的技术效果。
42.进一步而言，如图2所示，所述根据所述基础信息进行浇口位置拟合分析，本技术步骤s200还包括：
43.步骤s210：根据所述基础信息获得模具结构信息；
44.步骤s220：获得第一拟合浇口分布结果，根据所述第一拟合浇口分布结果和所述
模具结构信息进行注塑流动分析，获得第一注塑流动分析结果；
45.步骤s230：根据所述第一拟合浇口分布结果和所述模具结构信息进行注塑流动冷却分析，获得第二注塑流动分析结果；
46.步骤s240：根据所述第一拟合浇口分布结果、所述第一注塑流动分析结果和所述第二注塑流动分析结果获得所述第一拟合分析结果。
47.具体而言，所述模具结构信息为模具的组成结构信息，即根据产品的形状结构设定的对应的模具信息。包括模具的模腔内拐角数量、筋的数量、上升下降的趋模腔内的截面尺寸变化、形状变化等信息，根据所述模具结构信息的获取，为后续进行准确的熔体在模腔内的流动分析提供了数据支持。所述第一拟合浇口分布结果为进行分析选择和材料确定后的，进行浇口位置拟合分析获得的浇口位置分布结果。所述分析选择包括填充分析、保压分析、冷却分析和翘曲分析等。
48.进一步的，进行浇口位置拟合分析的基础数据还包括工艺信息，根据当前的制作成品的制造工艺参数，获得所述工艺信息，基于工艺信息、材料信息和填充分析、保压分析、冷却分析和翘曲分析，获得浇口位置的优选分布结果，且对每个浇口位置拟合分布结果的实际流动参数，通过所述模具结构信息进行注塑流动分析和理论数据计算，包括拟合流动速度、拟合的流动交汇点信息、模腔压力分布拟合结果和温度分布拟合结果等。根据拟合的交汇点的数量分布结果获得所述第一注塑流动分析结果，根据注塑过程的熔体冷却温度分布分析结果获得所述第二注塑流动分析结果。通过所述第一拟合浇口分布结果、所述第一注塑流动分析结果和所述第二注塑流动分析结果获得所述第一拟合分析结果。通过进行第一注塑流动分析结果和第二注塑流动分析结果，为进行浇口的选择评定提供了数据支持，且根据流动分析结果，为后续进行温度和压力传感器的分布和测定数据的比对提供了数据支持，进而为通过比对结果进行浇口位置修正夯实了基础。
49.进一步而言，如图3所示，本技术步骤s220还包括：
50.步骤s221：根据所述模具结构信息获得模腔形状信息；
51.步骤s222：根据所述模腔形状信息和所述第一拟合浇口分布结果进行注塑交汇点位置分析，获得第一分析结果；
52.步骤s223：根据所述模腔形状信息获得第一厚度突变参数；
53.步骤s224：根据所述第一分析结果和所述第一厚度突变参数获得所述第一注塑流动分析结果。
54.具体而言，所述模腔形状信息为根据模腔的设计制造的尺寸，进行尺寸信息空间拟合后获得的可以表征注塑过程的腔体形状信息，且所述模腔形状具有方向性，即按照注塑时模具的设定情况，确定所述模腔的形状信息。根据所述第一拟合浇口分布结果进行注塑的交汇点位置分析，即对所述第一拟合浇口分布结果中每一个拟合浇口进行注射模拟，根据拟合的流动分析结果对交汇点的数量、位置，交汇时的流动状态进行分析，获得所述第一分析结果，根据所述模腔形状信息，对熔体流动、填充模腔过程中，通过筋、形状厚度变化、拐角的位置进行标识，根据标识结果获得所述第一厚度突变参数。根据所述第一分析结果和所述第一厚度突变参数获得所述第一注塑流动分析结果。通过对所述第一分析结果和所述第一厚度突变参数的获取，进而获得对所述第一注塑流动分析结果的基础分析数据，进而使得所述第一注塑流动分析结果更加的准确，为后续进行准确的浇口位置调整提供了
数据支持。
55.进一步的，如图4所示，本技术步骤s200还包括：
56.步骤s250：根据所述基础信息获得第一浇口数量分析结果；
57.步骤s260：当所述第一浇口数量分析结果为多浇口时，根据所述第一浇口数量分析结果进行填充拟合，获得第一填充拟合结果；
58.步骤s270：根据所述第一浇口数量分析结果和所述基础信息进行注塑模具内的热传递分析，获得第一冷却分析结果；
59.步骤s280：根据所述第一浇口数量分析结果、所述第一填充拟合结果和所述第一冷却分析结果获得所述第一拟合分析结果。
60.具体而言，根据待进行浇口确定的注塑模具的基础信息，即包括尺寸、形状信息，进行浇口数量的分析，一般而言，浇口的数量不宜过多，根据所述基础信息，判断单浇口生产的产品质量是否满足预期要求，或者说多浇口生产的产品是否优于所述单浇口，当单浇口不能满足预期要求或者多浇口优于单浇口时，进行所述多浇口的实际填充拟合，对填充的过程的平衡流动进行分析，根据分析结果获得所述第一填充拟合结果。根据多浇口的流动分析，对熔体在注塑模具内的温度变化进行拟合解析，即根据熔体的初始温度，结合熔体在接触腔体后的温度变化、模腔的厚度变化、流动的速度，交汇点交汇信息等，进行各个位置的熔体的温度变化(包括填充完毕后，注塑模具内的熔体的冷却变化)的拟合解析，获得所述第一冷却分析结果，根据所述第一浇口数量分析结果、所述第一填充拟合结果和所述第一冷却分析结果获得所述第一拟合分析结果。通过所述第一冷却分析结果、所述第一浇口数量分析结果和所述第一填充拟合结果的获取，进而使得所述第一拟合分析结果的数据更加的全面和充分，进而为后续进行准确的浇口位置修正提供了数据支持。
61.进一步的，本技术步骤s600还包括：
62.步骤s610：获得第一偏差校正影响因子的数据集合；
63.步骤s620：根据所述数据集合构建标识优化浇口分布结果的标识信息，所述标识信息与所述数据集合具有一一对应关系；
64.步骤s630：对所述数据集合和所述标识信息进行数据的占比分类，获得第一测试集合和第一训练集合；
65.步骤s640：根据所述第一训练集合进行所述浇口位置校正模型的构建，基于所述第一测试集合进行构建结果的测试，获得第一测试结果；
66.步骤s650：当所述第一测试结果满足第一预期阈值时，完成所述浇口位置校正模型的构建。
67.具体而言，所述浇口位置校正模型为机器学习中的模型，他通过对已有数据进行学习，可以生成处理浇口位置调整的经验，进而获得适应的修正结果。在进行浇口位置校正模型构建的过程中，包括用于训练模型的训练数据和用于测试模型的测试数据两部分。其中，用于训练和测试的数据中的每个数据都包括作为输入数据的第一偏差校正影响因子和作为标识数据的标识优化浇口分布结果。将数据集合按照预定的比例进行划分，优选的划分比例为训练数据与测试数据的比例为6:4。
68.进一步的，通过作为训练数据的数据进行所述浇口位置校正模型的构建，即以训练数据中的基础数据作为输入数据，以对应的标识数据作为监督数据进行监督学习，当监
督学习完成后，对所述训练数据中的所有数据均作为监督学习的数据，进行所述浇口位置校正模型的构建，当构建完成后，通过所述测试数据进行模型的稳定性测试，当测试结果与预期的输出结果的偏差值满足于东要求，即所述第一预期阈值，此时完成所述浇口位置校正模型的构建。通过进行浇口位置校正模型的构建，使得浇口位置的获取更加的准确，进而实现注塑模具的加工智能辅助的技术效果。
69.进一步的，本技术步骤s200还包括：
70.步骤s291：根据所述基础信息获得注塑模具拐角数量信息；
71.步骤s292：根据所述拐角数量信息进行拐角位置标识，其中，位置标识结果包括拐角角度信息；
72.步骤s293：根据所述拐角数量信息和所述位置标识结果获得所述第一拟合分析结果。
73.具体而言，所述注塑模具的拐角数量是指熔体在进行模腔内流动的过程中，需要进行流动拐点的拐角信息，对拐角信息进行展开分析，包括拐角的数量信息，分布的位置信息，拐角的上升/下降的趋势信息，拐角的角度信息，拐角位置的尺寸信息(模腔尺寸)，尺寸变化信息等。通过获得的上树的拐角的相关信息，对对应拐角位置进行拐角信息标识，获得拐角位置的标识信息，基于分布的拐角数量信息和位置标识结果，进行所述熔体在所述模腔内的流动分析，根据流动分析结果获得所述第一拟合分析结果。通过拐角的位置、数量角度的标识，使得获得的所述第一拟合分析结果更加的准确，进而使得后续的浇口分布评估更加准确，实现智能辅助进行注塑加工的技术效果。
74.进一步的，本技术步骤s700还包括：
75.步骤s710：根据所述第一优化浇口分布结果进行注塑加工，获得第一注塑加工结果；
76.步骤s720：根据所述第一注塑加工结果进行加工稳定性评估，获得第一稳定性评估结果；
77.步骤s730：根据所述第一稳定性评估结果进行当前的注塑优化浇口的特征标识，将特征标识结果录入浇口位置优化数据库。
78.具体而言，当进行所述第一优化浇口分布完成后，通过所述第一优化浇口分布结果进行实际的注塑加工，并对加工的实时参数进行采集。在进行浇口分布优化的过程中，对工艺参数的控制相对稳定，此时获得的浇口分布结果趋于理想化条件，因此，需要进行实际生产过程中，工艺参数控制相对于波动的环境进行实际的注塑效果评估反馈。通过对实际的加工结果的信息采集，获得所述第一注塑加工结果。通过所述第一注塑加工结果对进行当前产品生产的过程中，选定优化分布的浇口时的生产的质量稳定性进行评估，获得所述第一稳定性评估结果，将所述第一稳定性评估结果作为进行浇口分布优化的参考数据，将其录入浇口位置优化数据库，为后续进行浇口的优化提供持续的数据支持。
79.综上所述，本技术所提供的一种复杂结构的注塑模具加工辅助方法及系统具有如下技术效果：
80.1、由于采用了获得注塑模具加工的基础信息，根据所述基础信息进行浇口位置拟合分析，获得第一拟合分析结果，其中，所述第一拟合分析结果中包括模腔压力分布拟合结果和温度分布拟合结果；根据所述第一拟合分析结果和所述基础信息进行所述压力传感器
和所述温度传感器分布，获得第一分布结果；根据所述第一分布结果进行压力和温度信息采集，获得第一采集结果；根据所述第一采集结果和所述第一拟合分析结果获得第一偏差校正影响因子；将所述第一偏差校正影响因子输入浇口位置校正模型，获得第一优化浇口分布结果。达到结合历史存储的计算参数，结合实际注塑过程的测试参数，对浇口分布进行优化，提高注塑加工质量的技术效果。
81.2、由于采用了通过进行第一注塑流动分析结果和第二注塑流动分析结果的分析处理，为进行浇口的选择评定提供了数据支持，且根据流动分析结果，为后续进行温度和压力传感器的分布和测定数据的比对提供了数据支持，进而为通过比对结果进行浇口位置修正夯实了基础。
82.3、由于采用了通过对所述第一分析结果和所述第一厚度突变参数的获取，进而获得对所述第一注塑流动分析结果的基础分析数据，进而使得所述第一注塑流动分析结果更加的准确，为后续进行准确的浇口位置调整提供了数据支持。
83.4、由于采用了通过所述第一冷却分析结果、所述第一浇口数量分析结果和所述第一填充拟合结果的获取，进而使得所述第一拟合分析结果的数据更加的全面和充分，进而为后续进行准确的浇口位置修正提供了数据支持。
84.5、由于采用了通过拐角的位置、数量角度的标识，使得获得的所述第一拟合分析结果更加的准确，进而使得后续的浇口分布评估更加准确，实现智能辅助进行注塑加工的技术效果。
85.实施例二
86.基于与前述实施例中一种复杂结构的注塑模具加工辅助方法同样发明构思，本发明还提供了一种复杂结构的注塑模具加工辅助系统，如图5所示，所述系统包括：
87.第一获得单元11，所述第一获得单元11用于获得注塑模具加工的基础信息；
88.第二获得单元12，所述第二获得单元12用于根据所述基础信息进行浇口位置拟合分析，获得第一拟合分析结果，其中，所述第一拟合分析结果中包括模腔压力分布拟合结果和温度分布拟合结果；
89.第三获得单元13，所述第三获得单元13用于根据所述第一拟合分析结果和所述基础信息进行压力传感器和温度传感器分布，获得第一分布结果；
90.第四获得单元14，所述第四获得单元14用于根据所述第一分布结果进行压力和温度信息采集，获得第一采集结果；
91.第五获得单元15，所述第五获得单元15用于根据所述第一采集结果和所述第一拟合分析结果获得第一偏差校正影响因子；
92.第六获得单元16，所述第六获得单元16用于将所述第一偏差校正影响因子输入浇口位置校正模型，获得第一优化浇口分布结果。
93.进一步的，所述系统还包括：
94.第七获得单元，所述第七获得单元用于根据所述基础信息获得模具结构信息；
95.第八获得单元，所述第八获得单元用于获得第一拟合浇口分布结果，根据所述第一拟合浇口分布结果和所述模具结构信息进行注塑流动分析，获得第一注塑流动分析结果；
96.第九获得单元，所述第九获得单元用于根据所述第一拟合浇口分布结果和所述模
具结构信息进行注塑流动冷却分析，获得第二注塑流动分析结果；
97.第十获得单元，所述第十获得单元用于根据所述第一拟合浇口分布结果、所述第一注塑流动分析结果和所述第二注塑流动分析结果获得所述第一拟合分析结果。
98.进一步的，所述系统还包括：
99.第十一获得单元，所述第十一获得单元用于根据所述模具结构信息获得模腔形状信息；
100.第十二获得单元，所述第十二获得单元用于根据所述模腔形状信息和所述第一拟合浇口分布结果进行注塑交汇点位置分析，获得第一分析结果；
101.第十三获得单元，所述第十三获得单元用于根据所述模腔形状信息获得第一厚度突变参数；
102.第十四获得单元，所述第十四获得单元用于根据所述第一分析结果和所述第一厚度突变参数获得所述第一注塑流动分析结果。
103.进一步的，所述系统还包括：
104.第十五获得单元，所述第十五获得单元用于根据所述基础信息获得第一浇口数量分析结果；
105.第十六获得单元，所述第十六获得单元用于当所述第一浇口数量分析结果为多浇口时，根据所述第一浇口数量分析结果进行填充拟合，获得第一填充拟合结果；
106.第十七获得单元，所述第十七获得单元用于根据所述第一浇口数量分析结果和所述基础信息进行注塑模具内的热传递分析，获得第一冷却分析结果。
107.第十八获得单元，所述第十八获得单元用于根据所述第一浇口数量分析结果、所述第一填充拟合结果和所述第一冷却分析结果获得所述第一拟合分析结果。
108.进一步的，所述系统还包括：
109.第十九获得单元，所述第十九获得单元用于获得第一偏差校正影响因子的数据集合；
110.第二十获得单元，所述第二十获得单元用于根据所述数据集合构建标识优化浇口分布结果的标识信息，所述标识信息与所述数据集合具有一一对应关系；
111.第二十一获得单元，所述第二十一获得单元用于对所述数据集合和所述标识信息进行数据的占比分类，获得第一测试集合和第一训练集合；
112.第二十二获得单元，所述第二十二获得单元用于根据所述第一训练集合进行所述浇口位置校正模型的构建，基于所述第一测试集合进行构建结果的测试，获得第一测试结果；
113.第二十三获得单元，所述第二十三获得单元用于当所述第一测试结果满足第一预期阈值时，完成所述浇口位置校正模型的构建。
114.进一步的，所述系统还包括：
115.第二十四获得单元，所述第二十四获得单元用于根据所述基础信息获得注塑模具拐角数量信息；
116.第二十五获得单元，所述第二十五获得单元用于根据所述拐角数量信息进行拐角位置标识，其中，位置标识结果包括拐角角度信息；
117.第二十六获得单元，所述第二十六获得单元用于根据所述拐角数量信息和所述位
置标识结果获得所述第一拟合分析结果。
118.前述图1实施例一中的一种复杂结构的注塑模具加工辅助方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的一种复杂结构的注塑模具加工辅助系统，通过前述对一种复杂结构的注塑模具加工辅助方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种复杂结构的注塑模具加工辅助系统的实施方法，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。
119.示例性电子设备
120.下面参考图6来描述本技术的电子设备。
121.图6图示了根据本技术的电子设备的结构示意图。
122.基于与前述实施例中一种复杂结构的注塑模具加工辅助方法的发明构思，本发明还提供一种电子设备，下面，参考图6来描述根据本技术的电子设备。该电子设备可以是可移动设备本身，或与其独立的单机设备，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文所述方法的任一方法的步骤。
123.如图6所示，电子设备50包括一个或多个处理器51和存储器52。
124.处理器51可以是中央处理单元(cpu)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制电子设备50中的其他组件以执行期望的功能。
125.存储器52可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(ram)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(rom)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器51可以运行所述程序指令，以实现上文所述的本技术的各个实施例的方法以及/或者其他期望的功能。
126.在一个示例中，电子设备50还可以包括：输入装置53和输出装置54，这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。
127.本发明实施例提供的一种复杂结构的注塑模具加工辅助方法，所述方法应用于注塑模具智能辅助系统，所述注塑模具智能辅助系统与压力传感器、温度传感器通信连接，所述方法包括：获得注塑模具加工的基础信息；根据所述基础信息进行浇口位置拟合分析，获得第一拟合分析结果，其中，所述第一拟合分析结果中包括模腔压力分布拟合结果和温度分布拟合结果；根据所述第一拟合分析结果和所述基础信息进行所述压力传感器和所述温度传感器分布，获得第一分布结果；根据所述第一分布结果进行压力和温度信息采集，获得第一采集结果；根据所述第一采集结果和所述第一拟合分析结果获得第一偏差校正影响因子；将所述第一偏差校正影响因子输入浇口位置校正模型，获得第一优化浇口分布结果。解决了现有技术在进行模具设计的过程中，更多的依赖于计算机存储的固定参数，导致设计的注塑模具的浇口不够准确的技术问题，达到结合历史存储的计算参数，结合实际注塑过程的测试参数，对浇口分布进行优化，提高注塑加工质量的技术效果。
128.通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到本技术可借助软件加必需的通用硬件的方式来实现，当然也可以通过专用硬件包括专用集成电路、专用cpu、专用存储器、专用元器件等来实现。一般情况下，凡由计算机程序完成的功能都可以很容易地用相应的硬件来实现，而且，用来实现同一功能的具体硬件结构也可以是多种多
样的，例如模拟电路、数字电路或专用电路等。但是，对本技术而言更多情况下软件程序实现是更佳的实施方式。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在可读取的存储介质中，如计算机的软盘、u盘、移动硬盘、rom、ram、磁碟或者光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备执行本技术各个实施例所述的方法。
129.在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。
130.所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本技术所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从计算机可读存储介质向另计算机可读存储介质传输，所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘(solid st ate disk，ssd))等。
131.应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本技术的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。应理解，在本技术的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术的实施过程构成任何限定。
132.另外，本文中术语“系统”和“网络”在本文中常被可互换使用。本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
133.应理解，在本技术中，“与a相应的b”表示b与a相关联，根据a可以确定b。但还应理解，根据a确定b并不意味着仅仅根据a确定b，还可以根据a和/或其它信息确定b。
134.本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
135.总之，以上所述仅为本技术技术方案的较佳实施例而已，并非用于限定本技术的保护范围。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。