基于机器学习的型材滚弯成型回弹预测方法研究

发布时间：2020-12-21 18:32

　　型材弯曲件在航空航天等领域应用广泛,具有零件种类多、成型复杂、精度要求高等特点。传统生产加工过程中常需要加工大量的模具,导致生产成本居高不下。滚弯装备由于采用滚弯工艺进行加工,无需专用模具,具有广泛的市场前景。由于滚弯成型受到材料性能参数、几何参数、结构参数、工艺参数等复杂因素耦合作用影响,加之目前对滚弯设备、滚弯工艺、成型控制等掌握不够,特别在变曲率滚弯件生产中,因其时序性、动态性出现成型件回弹难以解决等问题,因此关键核心技术急需突破。为此,本文对基于机器学习的型材回弹关键技术进行了深入研究,主要研究内容如下:首先,针对滚弯材料参数、设备参数和工艺参数对成型曲率的耦合作用和回弹影响进行了研究,并分析了滚弯成型的机理和曲率回弹约束条件,建立滚弯成型特征向量的表征方法,定性分析主要因素对成型回弹的相关性,在此基础上,结合成型原理对主要特征进行提取和归一化处理。其次,根据滚弯成型回弹关系和满足小样本分析的需要,采用机器学习方法,提出基于支持向量回归的定曲率回弹预测模型,分析和挖掘复杂因素影响下的定曲率和回弹的关联关系。并在模型中引入核函数,将滚弯回弹的高维特征问题映射到希尔伯特空间解析回弹... 

【文章来源】：燕山大学河北省

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

飞机机身中弯曲件的应用图

通常在定曲率成型工艺中，会首先确定，调节压下量及滚轮转速来得到最后的曲率半度下，本文滚轮转速的数据为成型过程中滚轮，所以本文定曲率滚弯成型实验滚轮转速选取为基于支持向量回归的定曲率滚弯成型回弹后曲预测评价的结果如表 5-5 所述。通过表 5-5 可以曲率回弹后曲率半径预测比较准确，误差损失 基于 SVR 的定曲率成型回弹后曲率半径算法的预测评对误差损失 均方误差损失 中值绝对误差 R 方0.02929 0.00167 0.01175 0.98基于 SVR 的定曲率曲率半径预测算法的预测数可知，拟合函数对测试集的预测趋势及泛化能

c)决策树回归图 5-3 模型拟合函数对比图四种算法模型的拟合曲线和损失误差进行可知采用 SVR 算法、线性回归、核岭回归率的预测中 SVR 算法模型的拟合度最高，，说明 SVR 预测精度高且泛化能力较好。最小，说明 SVR 对样本数据的预测精度更型的输出结果。

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：2930285