[发明专利]一种基于数据驱动的挤压模具工艺参数优化方法有效
申请号: | 201810531090.5 | 申请日: | 2018-05-29 |
公开(公告)号: | CN108875156B | 公开(公告)日: | 2023-04-18 |
发明(设计)人: | 杨海东;杨柳;朱成就 | 申请(专利权)人: | 广东工业大学 |
主分类号: | G06F30/17 | 分类号: | G06F30/17;B21C25/02 |
代理公司: | 佛山市禾才知识产权代理有限公司 44379 | 代理人: | 梁永健;单蕴倩 |
地址: | 510006 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 一种基于数据驱动的挤压模具工艺参数优化方法,包括以下步骤:确定挤压模具磨损的影响因素:通过对模具温度、模具挤压速度和模具硬度进行数据采集和分析,得出模具温度、模具挤压速度和模具硬度分别对挤压模具的磨损有何影响的结论;建立预测模型:通过最小二乘支持向量机对挤压模具的磨损进行预测,拟合出预测模型,验证步骤A中挤压模具磨损的影响因素是否正确;得出最优工艺参数:根据预测模型的结果,利用遗传算法得出模具温度、模具挤压速度和模具硬度对于挤压模具磨损影响最小的最优工艺参数。本发明提出一种基于数据驱动的挤压模具工艺参数优化方法,来为挤压模具的生产提供最优工艺参数,使挤压模具的磨损达到最小。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 数据 驱动 挤压 模具 工艺 参数 优化 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于数据驱动的挤压模具工艺参数优化方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤A:确定挤压模具磨损的影响因素:通过对模具温度、模具挤压速度和模具硬度进行数据采集和分析,得出模具温度、模具挤压速度和模具硬度分别对挤压模具的磨损有何影响的结论;步骤B:建立预测模型:通过最小二乘支持向量机对挤压模具的磨损进行预测,拟合出预测模型,验证步骤A中挤压模具磨损的影响因素是否正确;步骤C:得出最优工艺参数:根据预测模型的结果,利用遗传算法得出模具温度、模具挤压速度和模具硬度对于挤压模具磨损影响最小的最优工艺参数。
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