本项目聚焦于汽车发动机密封加工质量的提升，通过深入研究闷盖压装变形机制与螺栓拧紧数据，结合机器学习技术，构建高效准确的预测模型，实现对拧紧缺陷的早期预警与响应。同时，运用数值仿真技术深入分析压装过程，为在线监测与质量评价提供科学依据。项目旨在降低生产成本，提高生产效率与产品质量稳定性，为汽车制造行业的智能化发展贡献力量。

本研究的主要目标是运用数值仿真技术深入探究闷盖压装机制，为在线监测与质量评估提供理论支撑，同时研究压装过程中的力能、接触力及其工艺影响，以提升发动机密封工艺的稳定性和智能化监控水平。实现机器学习及神经网络的螺栓紧固数据异常判别，并构建可视化UI，展示模型的预测结果，实现异常的实时预测。

本项目成功构建了闷盖压装过程的数值仿真模型，深入分析了压装界面压力与载荷的关联规律，并考虑了预变形和加工偏差对压装质量的影响。通过参数化优化，提出了闷盖压装质量改善的技术途径，为发动机密封工艺的质量提升提供了有力支持。利用多种机器学习算法及神经网络模型实现了对缸盖螺栓拧紧缺陷进行预测，并进行模型优化设计，提升模型的使用价值。模型可视化UI的构建，对模型的预测结果，能够实时在UI中进行显示，为工作现场的工作人员提供预测结果作为技术参考。