[发明专利]一种板料回弹模型参数优化方法、装置、终端及存储介质有效

专利信息
申请号: 202110071095.6 申请日: 2021-01-19
公开(公告)号: CN112685947B 公开(公告)日: 2022-12-16
发明(设计)人: 徐承亮;雷晓星;吴晓霞;徐丹 申请(专利权)人: 广州科技贸易职业学院
主分类号: G06F30/23 分类号: G06F30/23;G06F30/27;G06N20/10;G06F113/22;G06F113/24
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 黄忠
地址: 510000 广东省广*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 板料 回弹 模型 参数 优化 方法 装置 终端 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种板料回弹模型参数优化方法,其特征在于,包括:

S1:获取板料加工的特征变量,并建立初始状态为空集的特征变量集合;

S2:通过SFS变量筛选方式,从所述特征变量中确定一个新增变量,并将所述新增变量添加至所述特征变量集合中;

S3:以所述特征变量集合为模型输入,通过SVR模型进行模型训练和测试,得到当前的特征变量集合的测试工件参数;

S4:判断当前的所述特征变量集合中是否包含有所有的所述特征变量,若是,则执行步骤S5,若否,则返回步骤S2;

S5:将各个所述测试工件参数逐一与参考工件参数进行对比,分别得到各个所述测试工件参数对应的均方误差和决定系数,其中,所述参考工件参数为根据所述特征变量通过有限元法得到的工件参数或通过实际加工测出的工件参数;

S6:根据均方误差和决定系数的差值,确定差值最大的测试工件参数对应的目标特征变量集合。

2.根据权利要求1所述的板料回弹模型参数优化方法,其特征在于,所述步骤S2具体包括:

S21:根据预置的SFS新增变量筛选公式,从所述特征变量中确定一个新增变量,其中所述SFS新增变量筛选公式具体为:

式中,X+为所述新增变量,J(Yk+X+)为变量筛选的目标函数,Yk为所述特征变量集合;

S22:将所述新增变量添加至所述特征变量集合中。

3.根据权利要求1所述的板料回弹模型参数优化方法,其特征在于,所述步骤S6之后还包括:

S7:以所述目标特征变量集合中的特征变量为输入变量,并输入样本数据进行模型训练,得到板料回弹模型。

4.根据权利要求1所述的板料回弹模型参数优化方法,其特征在于,所述特征变量具体包括:板料长度、板料宽度、板料厚度、上模具圆角半径、上模具压下量、力学参数、上模具长度、模具单边间隙、上模具行进速度。

5.根据权利要求1所述的板料回弹模型参数优化方法,其特征在于,所述测试工件参数和所述参考工件参数均包括:张开角和最小弯曲回弹半径。

6.一种板料回弹模型参数优化装置,其特征在于,包括:

变量获取单元,用于获取板料加工的特征变量,并建立初始状态为空集的特征变量集合;

变量筛选单元,用于通过SFS变量筛选方式,从所述特征变量中确定一个新增变量,并将所述新增变量添加至所述特征变量集合中;

测试结果获取单元,用于以所述特征变量集合为模型输入,通过SVR模型进行模型训练和测试,得到当前的特征变量集合的测试工件参数;

筛选循环判断单元,用于当前的所述特征变量集合中是否包含有所有的所述特征变量,若是,则执行参数对比单元,若否,则执行参数筛选单元;

参数对比单元,用于将各个所述测试工件参数逐一与参考工件参数进行对比,分别得到各个所述测试工件参数对应的均方误差和决定系数,其中,所述参考工件参数为根据所述特征变量通过有限元法得到的工件参数或通过实际加工测出的工件参数;

最优参数确定单元,用于根据均方误差和决定系数的差值,确定差值最大的测试工件参数对应的目标特征变量集合。

7.根据权利要求6所述的板料回弹模型参数优化装置,其特征在于,所述变量筛选单元具体包括:

新增变量确定子单元,用于根据预置的SFS新增变量筛选公式,从所述特征变量中确定一个新增变量,其中所述SFS新增变量筛选公式具体为:

式中,X+为所述新增变量,J(Yk+X+)为变量筛选的目标函数,Yk为所述特征变量集合;

新增变量添加子单元,用于将所述新增变量添加至所述特征变量集合中。

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