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基于SFS-SVM的V形件弯曲工艺参数优化研究
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广东省普通高校特色创新项目(自然科学类)(2018GKTSCX053)


Research on Parameter Optimization of V Type Bending Parts Based on SFS-SVM Model
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    摘要:

    影响V形工件弯曲回弹的工件尺寸、力学性能、负载条件和材料各向异性等众多因素相互耦合,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。把板料回弹后的张开角和圆角半径作为目标优化函数,将支持向量机模型部署到顺序向前筛选算法中以高效筛选出最优的特征变量参数子集,从而提高弯曲回弹模型预测结果的精度与可靠性。有限元分析和实验结果的对比验证了算法模型的可行性。

    Abstract:

    There are many factors influencing the springback of V shape bending parts,such as workpiece size,mechanical properties and loading conditions,which interact with each other,representing highly complicated non-linear.The bending angle and radius were taken as two objective functions.A SVM model was constructed to deploy to the sequential forward select algorithm.Thus an optimal feature subset was selected with high efficiency.Comparative experimental results with FEM and actual experiment validate the feasibility of the proposed model.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

徐承亮,曹志勇,王大军,胡吉全.基于SFS-SVM的V形件弯曲工艺参数优化研究[J].机床与液压,2022,50(2):162-166.
XU Chengliang, CAO Zhiyong, WANG Dajun, HU Jiquan. Research on Parameter Optimization of V Type Bending Parts Based on SFS-SVM Model[J]. Machine Tool & Hydraulics,2022,50(2):162-166

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  • 在线发布日期: 2022-05-13
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