摘要
在聚合物加工中，数据拟合被广泛用于获取基本的流变特性，但其在复杂成型模具间实现直接宏观几何结构转换方面的应用仍鲜有研究。传统上，优化用于制造波纹塑料管的挤出模具需要耗费大量时间的离线实验室流变测试，而这在处理那些没有相关文档记录的专用混合材料时，会成为发展的重大瓶颈。为弥补这一缺陷，本研究提出了一种新的数据驱动方法，可用于预测模具压力降，从而无需再进行独立的实验室流变测试。与那些试图获取纯材料特性的传统原位方法不同，我们的方法直接从现有收敛型模具的宏观压力降中反推出简化的有效幂律参数。这种方法能够将实际加工条件下的材料特性和几何流动特性有机结合在一起。实验验证表明，通过迭代优化策略，该方法的预测误差通常在10%以内。最终，这一高效的计算工具为工程师提供了快速迭代的框架，显著提升了模具设计的早期阶段效率。
