基于机器学习的管材数控弯曲质量预测

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摘要：在管材数控（NC）弯曲过程中,可能出现起皱、过度减薄的质量缺陷,同时会不可避免地发生回弹,都将严重影响成形质量。为了对数控弯曲成形质量进行预测,提出了使用有限元模拟与机器学习相结合的方法,并建立了快速的成形质量预测方法。首先,建立了有效的管材数控弯曲的参数化有限元模型,在工艺参数取值范围中随机选择进行大量的模拟实验作为样本,完成学习数据的挖掘。随后,基于径向基函数（RBF）神经网络建立壁厚减薄与回弹程度的预测模型并使用支持向量机（SVM）建立管材起皱的预测模型。最后,使用模型对新的实例进行预测,并利用模拟与数控弯曲实验对预测模型进行验证。该方法可以对大直径薄壁管材数控弯曲质量进行有效的预测,提高弯曲管件零件设计效率。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/90750X/201608/670043449.html

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关键词：机器学习 学习的 cqvip 支持向量机 预测模型 起皱 回弹 壁厚减薄 径向基神经网络