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基于改进SVR算法的模具棱线磨损预测方法研究
1
作者
谢晖
蒋磊
+3 位作者
刘守河
王龙
李乐平
孔繁涛
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期198-210,共13页
为研究汽车覆盖件模具棱线几何特征参数及成形工艺参数对棱线磨损的影响,实现对模具棱线磨损的精准预测,提出了一种基于改进SVR算法的模具棱线磨损预测模型.通过利用改进的拉丁超立方抽样(ILHS)方法获取模具棱线磨损有限元计算的实验样...
为研究汽车覆盖件模具棱线几何特征参数及成形工艺参数对棱线磨损的影响,实现对模具棱线磨损的精准预测,提出了一种基于改进SVR算法的模具棱线磨损预测模型.通过利用改进的拉丁超立方抽样(ILHS)方法获取模具棱线磨损有限元计算的实验样本,进而构建预测模型的输入参数集.通过耦合混沌理论、动态权重方法对蝗虫优化算法(GOA)进行改进,利用改进后的蝗虫优化算法(IGOA)对SVR算法关键参数进行寻优.构建了基于IGOASVR算法的模具棱线磨损预测模型,结合粒子群寻优算法(PSO)建立多目标优化模型,实现对模具棱线磨损的高精度预测以及几何特征参数和成形工艺参数优化.对比5种常规预测模型,基于IGOA-SVR算法的预测模型在采样点处的预测误差分别为8.546%、8.497%、8.473%,较GOA-SVR预测模型分别提高25.9%、26.2%、26.4%,预测精度相比于其他预测模型也有不同程度的提高.结果表明改进后的IGOA-SVR算法具有更高的精度.
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关键词
模具磨损
蝗虫优化算法
支持向量回归
模具锐棱
粒子群寻优算法
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职称材料
题名
基于改进SVR算法的模具棱线磨损预测方法研究
1
作者
谢晖
蒋磊
刘守河
王龙
李乐平
孔繁涛
机构
汽车
车身先进设计制造国家重点实验室(
湖南
大学)
东风本田
汽车
有限公司
新车型中心
季华实验室
湖南天汽模汽车科技有限公司
出处
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期198-210,共13页
基金
湖南省2023十大科技攻关项目(2023GK1070)
广东省科技重点研发项目(X210181TB210)
铝合金车身外覆盖件锐棱成形工艺及其装备产业化研发项目(202N2YCNME001)。
文摘
为研究汽车覆盖件模具棱线几何特征参数及成形工艺参数对棱线磨损的影响,实现对模具棱线磨损的精准预测,提出了一种基于改进SVR算法的模具棱线磨损预测模型.通过利用改进的拉丁超立方抽样(ILHS)方法获取模具棱线磨损有限元计算的实验样本,进而构建预测模型的输入参数集.通过耦合混沌理论、动态权重方法对蝗虫优化算法(GOA)进行改进,利用改进后的蝗虫优化算法(IGOA)对SVR算法关键参数进行寻优.构建了基于IGOASVR算法的模具棱线磨损预测模型,结合粒子群寻优算法(PSO)建立多目标优化模型,实现对模具棱线磨损的高精度预测以及几何特征参数和成形工艺参数优化.对比5种常规预测模型,基于IGOA-SVR算法的预测模型在采样点处的预测误差分别为8.546%、8.497%、8.473%,较GOA-SVR预测模型分别提高25.9%、26.2%、26.4%,预测精度相比于其他预测模型也有不同程度的提高.结果表明改进后的IGOA-SVR算法具有更高的精度.
关键词
模具磨损
蝗虫优化算法
支持向量回归
模具锐棱
粒子群寻优算法
Keywords
die wear
grasshopper optimization algorithm
support vector regression
die sharp-edged
par-ticle swarm optimization algorithm
分类号
TG76 [金属学及工艺—刀具与模具]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进SVR算法的模具棱线磨损预测方法研究
谢晖
蒋磊
刘守河
王龙
李乐平
孔繁涛
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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