基于BB-递归核函数SVR算法的U型折弯件模型参数优化研究

摘要：

影响 U型折弯件回弹的因素众多,工件尺寸、力学性能、负载条件、材料各向异性等相互耦合,表现出高度复杂的非线性,从而导致回弹预测结果的不确定性.本研究以板料折弯件回弹后的张开角(α)为目标函数,构建一个递归核函数支持向量回归(SVR)模型,并部署到分支界限法(BB)中,从而筛选出维度为 4 的最优的特征变量参数子集,其决定系数(R2)为 0.982 147,均方误差(MSE)为 0.004 33,模型预测精度相对较高.算法优化得到的折弯件参数为:厚度(t)为 12 mm,上模宽度(d)为 90 mm,上模圆角半径(r)为 9 mm,载荷速度(v)为 10 mm/s.BB递归核函数 SVR算法、有限元模拟和实际测量的 α分别为 16.3°、17.5°和 18.2°,尽管有限元结果更接近于实际值,但是 BB递归核函数 SVR算法可以为有限元模拟提供筛选出的参数(t,d,r,v)的数据,以快速进行模拟并预测张开角 α,并实现回弹补偿装置的高效设计.

关键词：U型折弯件、支持向量机、分支界限法、SVR算法

所属期刊栏目：46

分类号：TP311.11(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省普通高校特色创新项目;广州市基础研究计划;材料成形与模具技术国家重点实验室基金

在线出版日期：2024-01-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：115-121