本项目为上海交通大学与上海金斯杰智能科技有限公司合作的专项研究，聚焦于弹簧蓄能枪型无针注射器的性能评估与寿命预测。针对产品在长期使用中遇到的喷射压力衰减、剂量不准、关键机械部件疲劳老化等可靠性问题，当前行业在正向设计仿真、标准化测试手段及性能退化预测方面存在不足，本研究通过理论建模、仿真分析、实验测试与数据驱动预测相结合的综合性方法，系统性地研究无针注射器的工作原理、性能表征及退化规律，以突破其系统长期稳定性与可靠性的瓶颈，为产品的优化设计与预测性维护提供理论依据和工程解决方案。

本项目旨在达成以下四个核心目标：

1.建立精确的无针注射器注射过程数理仿真模型，揭示其活塞动力学、流体流动与泄漏机制，开发可交互的动态仿真工具，实现参数对性能影响的快速评估；

2.设计并搭建一套高精度的无针注射器整机性能测试装置，能够模拟真实按压触发动作，并采集射流冲击力与注射剂量等关键性能指标；

3.设计专用的耐久性测试装置，实现对注射器在长期循环工作下的位移、冲击力、剂量等性能参数的连续监测，获取其性能退化数据集；

4.基于物理机理与数据驱动模型，构建一个混合性能预测框架，实现对无针注射器性能衰退的在线预警与剩余使用寿命的离线深度诊断。

项目成功构建了耦合活塞动力学、流体质量守恒与伯努利方程的注射过程仿真模型，并开发了参数可调的动态仿真工具；同时，设计并实现了以协作机械臂为核心驱动的整机性能测试系统，以及集成结构的耐久性测试装置，成功实现了对冲击力、剂量、位移等多参数的高频同步采集。基于测试数据，项目建立了结合物理仿真与LSTM神经网络的数据混合预测模型，通过对模型特征、数据处理的系列优化及后处理校正，模型最终能够准确学习性能退化特征，为实现无针注射器的预测性维护奠定了方法论基础。