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龙图腾网获悉南通双耀冲压有限公司申请的专利基于需求分析的冲片模具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：CN119312503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202411429057.3，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权基于需求分析的冲片模具参数优化方法及系统是由王建均设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于需求分析的冲片模具参数优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于需求分析的冲片模具参数优化方法及系统，涉及模具优化相关技术领域，该方法包括：接收冲片模具需求指令；根据预定变量耦合约束值对A维冲片模具参数变量进行变量耦合清洗；进行冲片模具参数回溯配准，生成配准冲片模具方案；结合冲片模具变异寻优双通道对配准冲片模具方案进行变异寻优，生成冲片模具变异寻优域；根据第二冲片模具寻优规则进行深度寻优，确定冲片模具参数优化方案。解决了现有模具参数优化存在的模具参数变量获取不精准、参数不匹配，导致参数优化效果不佳，使得模具性能质量不稳定的技术问题，实现了优化模具参数，达到了提升模具性能和稳定性的技术效果。

本发明授权基于需求分析的冲片模具参数优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于需求分析的冲片模具参数优化方法，其特征在于，所述方法包括： 接收冲片模具需求指令，其中，所述冲片模具需求指令包括冲片模具作业场景特征数据，其中，所述冲片模具作业场景特征数据包括冲压加工工艺特征数据、被冲压材料特征数据和冲压加工环境特征数据； 根据预定变量耦合约束值对A维冲片模具参数变量进行变量耦合清洗，生成B维冲片模具参数变量，其中，A、B均为大于1的正整数，B小于等于A； 所述变量耦合清洗是根据预定约束值，对A维参数变量进行筛选和整理，以消除冗余或低影响力的参数，保留对模具性能起关键作用的参数，同时减少参数数量，简化后续的优化过程； 根据所述冲片模具作业场景特征数据和所述B维冲片模具参数变量进行冲片模具参数回溯配准，生成配准冲片模具方案； 根据第一冲片模具寻优规则，结合冲片模具变异寻优双通道对所述配准冲片模具方案进行变异寻优，生成冲片模具变异寻优域，包括： 搭建模具作业场景适应度预测模块，其中，所述模具作业场景适应度预测模块包括多维模具作业场景适应度预测指标，所述多维模具作业场景适应度预测指标包括模具作业工艺适应度、模具作业材料适应度和模具作业环境适应度； 根据所述模具作业场景适应度预测模块对所述冲片模具作业场景特征数据和所述配准冲片模具方案进行多维适应度预测，获得第一方案适应度预测结果； 判断所述第一方案适应度预测结果是否满足所述第一冲片模具寻优规则，其中，所述第一冲片模具寻优规则包括多维模具作业场景适应度约束，所述多维模具作业场景适应度约束包括模具作业工艺适应度约束、模具作业材料适应度约束和模具作业环境适应度约束； 若所述第一方案适应度预测结果满足所述第一冲片模具寻优规则，以所述配准冲片模具方案为冲片模具变异基准方案，并将所述冲片模具变异基准方案添加至所述冲片模具变异寻优域； 激活所述冲片模具变异寻优双通道内的第一冲片模具变异寻优通道，其中，所述第一冲片模具变异寻优通道包括第一冲片模具变异算子，所述第一冲片模具变异算子包括第一模具变异维数阈值、第一模具变异步进阈值和第一模具变异容量阈值； 根据所述第一冲片模具变异寻优通道对所述冲片模具变异基准方案进行变异调整，生成第一冲片模具变异空间； 以所述第一冲片模具寻优规则为变异寻优目标，结合所述模具作业场景适应度预测模块对所述第一冲片模具变异空间进行迭代寻优，构建满足第一寻优容量约束的所述冲片模具变异寻优域； 所述判断所述第一方案适应度预测结果是否满足所述第一冲片模具寻优规则，包括： 若所述第一方案适应度预测结果不满足所述第一冲片模具寻优规则，激活所述冲片模具变异寻优双通道内的第二冲片模具变异寻优通道，其中，所述第二冲片模具变异寻优通道包括第二冲片模具变异算子，所述第二冲片模具变异算子包括第二模具变异维数阈值、第二模具变异步进阈值和第二模具变异容量阈值，且，所述第二模具变异维数阈值大于所述第一模具变异维数阈值，所述第二模具变异步进阈值大于所述第一模具变异步进阈值，所述第二模具变异容量阈值大于所述第一模具变异容量阈值； 根据所述第二冲片模具变异寻优通道对所述配准冲片模具方案进行变异调整，生成第二冲片模具变异空间； 根据所述第二冲片模具变异空间提取第一变异冲片模具方案； 根据所述模具作业场景适应度预测模块对所述冲片模具作业场景特征数据和所述第一变异冲片模具方案进行多维适应度预测，获得第一变异方案适应度预测结果； 判断所述第一变异方案适应度预测结果是否满足所述第一冲片模具寻优规则； 若所述第一变异方案适应度预测结果满足所述第一冲片模具寻优规则，以所述第一变异冲片模具方案为所述冲片模具变异基准方案； 若所述第一变异方案适应度预测结果不满足所述第一冲片模具寻优规则，根据所述模具作业场景适应度预测模块和所述第一冲片模具寻优规则继续对所述第二冲片模具变异空间进行迭代搜索，直至生成所述冲片模具变异基准方案； 根据第二冲片模具寻优规则对所述冲片模具变异寻优域进行深度寻优，确定冲片模具参数优化方案。

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