一种模具智能标注驱动的模型自优化方法与系统

本发明涉及模具的三维模型设计等技术领域，提供一种模具智能标注驱动的模型自优化方法与系统，该方法利用机器学习模型自动识别参数化模具模型中的工艺结构特征，并基于工艺规则库为这些特征智能生成包含尺寸与公差的标注；提取标注中的设计尺寸形成关键数据集，并与模型驱动参数关联，通过比对实际生产测量数据与设计尺寸，识别并输出表征持续性偏差规律的尺寸偏差趋势实例；利用预定义的参数敏感度矩阵，反向推导出驱动参数的补偿值，并自动对参数化模型进行校准迭代。本发明可以实现从智能标注到生产数据反馈的闭环，有效解决模具设计依赖人工、各环节数据割裂以及模型优化缺乏科学决策支持的问题，提升设计效率与模具质量的稳定性。