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最小二乘支持向量机弯曲回弹元模型技术研究
被引量：
5
1
作者
曹志勇
夏巨谌
+1 位作者
金俊松
王新云
《塑性工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期1-9,共9页
影响大尺寸高强度U型折弯件回弹的变量众多,使得其弯曲回弹难以控制。提出一种基于约束的高斯过程潜变量(RGPLVM)筛选技术来进行最优变量的筛选和降维。将筛选出的变量作为决策变量,并以最小二乘支持向量机(LSSVM)为基础,构建了大尺寸...
影响大尺寸高强度U型折弯件回弹的变量众多,使得其弯曲回弹难以控制。提出一种基于约束的高斯过程潜变量(RGPLVM)筛选技术来进行最优变量的筛选和降维。将筛选出的变量作为决策变量,并以最小二乘支持向量机(LSSVM)为基础,构建了大尺寸高强度U型折弯件的最小二乘支持向量机(LSSVM)元模型。分别以支持向量机(SVM),LSSVM和BP神经网络为模型进行预测,并将预测结果与实际工程零件进行对比。结果表明LSSVM模型的预测结果更为接近实际零件的回弹情况,从而验证了所提方法的可行性。
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关键词
u型折弯件
弯曲回弹
最小二乘支持向量机
元模
型
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职称材料
题名
最小二乘支持向量机弯曲回弹元模型技术研究
被引量：
5
1
作者
曹志勇
夏巨谌
金俊松
王新云
机构
华中科技大学材料成形与模具技术国家重点实验室
湖北大学材料科学与工程学院
出处
《塑性工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期1-9,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51205144)
文摘
影响大尺寸高强度U型折弯件回弹的变量众多,使得其弯曲回弹难以控制。提出一种基于约束的高斯过程潜变量(RGPLVM)筛选技术来进行最优变量的筛选和降维。将筛选出的变量作为决策变量,并以最小二乘支持向量机(LSSVM)为基础,构建了大尺寸高强度U型折弯件的最小二乘支持向量机(LSSVM)元模型。分别以支持向量机(SVM),LSSVM和BP神经网络为模型进行预测,并将预测结果与实际工程零件进行对比。结果表明LSSVM模型的预测结果更为接近实际零件的回弹情况,从而验证了所提方法的可行性。
关键词
u型折弯件
弯曲回弹
最小二乘支持向量机
元模
型
Keywords
u
-shaped bending parts
springback
least sq
u
ares s
u
pport vector machine
meta-model
分类号
TG316 [金属学及工艺—金属压力加工]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
最小二乘支持向量机弯曲回弹元模型技术研究
曹志勇
夏巨谌
金俊松
王新云
《塑性工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017
5
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