最小二乘支持向量机弯曲回弹元模型技术研究

发布时间：2018-06-20 10:20

  本文选题：U型折弯件 + 弯曲回弹　； 参考：《塑性工程学报》2017年02期

【摘要】：影响大尺寸高强度U型折弯件回弹的变量众多,使得其弯曲回弹难以控制。提出一种基于约束的高斯过程潜变量(RGPLVM)筛选技术来进行最优变量的筛选和降维。将筛选出的变量作为决策变量,并以最小二乘支持向量机(LSSVM)为基础,构建了大尺寸高强度U型折弯件的最小二乘支持向量机(LSSVM)元模型。分别以支持向量机(SVM),LSSVM和BP神经网络为模型进行预测,并将预测结果与实际工程零件进行对比。结果表明LSSVM模型的预测结果更为接近实际零件的回弹情况,从而验证了所提方法的可行性。
[Abstract]:There are many variables that affect the springback of large-size and high-strength U-type bending parts, which make it difficult to control the springback. A constrained Gao Si process latent variable (RGPLVM) screening technique is proposed for optimal variable selection and dimensionality reduction. Taking the selected variables as decision variables and based on the least squares support vector machine (LSSVM), the LSSVM element model of large size and high strength U-bending parts is constructed. The support vector machine (SVM) SVM / LSSVM and BP neural network are used as the models respectively. The prediction results are compared with the actual engineering parts. The results show that the predicted results of the LSSVM model are closer to the springback of the actual parts, and the feasibility of the proposed method is verified.
【作者单位】： 华中科技大学材料成形与模具技术国家重点实验室;湖北大学材料科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51205144)
【分类号】：TP18;TG386.31

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2043926