本文選題：U型折彎件 + 彎曲回彈��； 參考：《塑性工程學(xué)報(bào)》2017年02期

【摘要】：影響大尺寸高強(qiáng)度U型折彎件回彈的變量眾多,使得其彎曲回彈難以控制。提出一種基于約束的高斯過(guò)程潛變量(RGPLVM)篩選技術(shù)來(lái)進(jìn)行最優(yōu)變量的篩選和降維。將篩選出的變量作為決策變量,并以最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)為基礎(chǔ),構(gòu)建了大尺寸高強(qiáng)度U型折彎件的最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)元模型。分別以支持向量機(jī)(SVM),LSSVM和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為模型進(jìn)行預(yù)測(cè),并將預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際工程零件進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明LSSVM模型的預(yù)測(cè)結(jié)果更為接近實(shí)際零件的回彈情況,從而驗(yàn)證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.
【作者單位】： 華中科技大學(xué)材料成形與模具技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;湖北大學(xué)材料科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51205144)
【分類號(hào)】：TP18;TG386.31

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2043926