模具材料的选择和热处理工艺的制定是模具质量的关键。在传统的选材和热处理方案制定中更多的是依赖于专家经验,这种方法势必造成很大的局限性,尤其是在当今大量新材料不断涌现的情况下,就更有必要对传统的模具选材及其热处理方法进行更新。在对模具材料及其热处理进行选择时,往往需要综合考虑多方面因素,例如材料的耐磨性、工艺性、淬透性等,所以对于塑料件模具材料的选择及其热处理实质上是一个多属性决策问题。怎样将日益发展的人工智能理论、决策支持技术应用到模具材料的选择和热处理工艺制定上,开发出适合塑料模具设计制造领域使用的、具有自主知识产权的选材及热处理工艺制定智能决策支持系统,这对实现塑料模具的升级换代具有十分重要的理论研究意义和工程应用价值,亦是本文研究的目之所在。本研究在江苏省国际合作项目和江苏大学模具科技创新团队项目的资助下,充分利用前期工作的成果,在总结现有塑料模具用材工况、典型与非典型材料的热处理工艺的基础上,结合我国塑料模具制造现状,将传统的专家系统与决策系统相结合,首次研发出了基于Windows平台的塑料模具选材及热处理智能决策支持系统。该系统可以根据用户提供塑料件的类别、材质、规格、加工批量等信息通过专家系统模块推荐满足条件的一系列模具材料,然后通过决策模块进一步得到最优选材及其热处理方案,为生产条件下的实际应用进行有效指导。主要研究内容和创新点:(1)根据我国塑料模具用材工况,利用Access系统数据库,并结合模具领域专家经验,探索建立专用系统模型库。(2)研究模具材料各项属性与材料使用性能间的本构关系,塑料模具主要失效形式对其材料属性的要求以及塑料件的主要缺陷(塑料短缺)对塑料模具材质的特殊要求,选择信息熵法设置属性权重,并利用理想解方法首次建立了相应的决策模型。(3)通过以上对已知材料性状和基础数据的综合分析、模拟和模型化的基础上将推理机制与决策算法相结合,从而将智能决策技术落实到塑料模具选材中,所形成的塑料模具选材及热处理智能决策支持系统,能够进行新模具的自动设计、开发、选材/热处理工艺优化、模拟实验研究等多种功能,具有更广泛的适应性。