[发明专利]一种基于高斯过程的板材折弯回弹预测方法

权利要求书

1.一种基于高斯过程的板材折弯回弹预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一、在Dynaform软件中单元类型采用壳单元，为了在模拟时为保证精确，求解算法就采用显隐式结合的方法；

步骤二、利用三维建模软件来建立毛坯、上模和下模的三维模型，之后将所建立的模型文件导入Dynaform软件中，划分网格并定义材料；为后续的有限元仿真做准备；

步骤三、设计正交试验表，以获得多个试验方案并进行仿真分析，且每个实验方案作为一个样本点按照上述所选定的正交试验因素进行不同参数组合；本发明主要从板材宽度、板料厚度、压边力和目标角度4个工艺变量进行正交试验，针对这些因素对板材回弹的影响进行定性和定量的分析，达到预测回弹量大小的效果；

步骤四、通过Dynaform软件来进行折弯成型回弹量的模拟分析，以获取各所述样本点对应的回弹量的数值；

步骤五、建立高斯过程模型，选择板材宽度、板料厚度、压边力以及目标角度作为输入参数；选择板材折弯回弹量来作为高斯过程的输出；

步骤六、将当前待预测的各项参数输入，通过高斯过程预测生成折弯回弹角预测结果，完成折弯回弹成型预测。

2.根据权利要求1所述的一种基于高斯过程的板材折弯回弹预测方法，其特征在于：高斯过程模型的任务是根据先验知识预测出与输入x^*相对应的输出值y^*；

首先构建高斯过程先验，y的先验分布为μ为均值向量；将一个参数当成一个位置，多组位置是相互孤立的，也就是满足高斯过程，其定义式表示如下y(x)～N(μ(x),k(x,x′))；

这里确定数据点是一个采样点，x为影响因素，y为仿真所得回弹,μ为均值向量，k为协方差函数，N代表高斯分布，x′代表x的转置；而高斯过程是由一个均值函数和一个协方差函数来确定的，这里设均值函数为0，之后采用一个经典的高斯核函数的变形来确定这个高斯过程的协方差函数，并不断修正；函数为：σ_f和l代表超参数，为方差，exp为自然数e代表的指数函数；

由于所需要的输入是多维的，x与x′从两个数字相减变成向量相减，此时要把绝对值放到范数的角度来看，这样就能让输入从一维变成多维；

之后再通过贝叶斯公式p(y|x)为先验概率，p(x|y)为后验概率，p(x)为似然概率；推断求出所要求的点条件概率均值和方差的表达式μ为均值向量，K为协方差矩阵K_*为K(x,x^*)，K_**为K(x^*,x^*)；根据后验概率确实预测点表达式

最后通过似然估计最大来确定超参数，求最大值，得出σ_f和l的值；在带入输入参数x^*就可以求出回弹预测