基于数据挖掘的水火弯板变形预测

作者：王哲宇; 柳存根^*; 杨志

来源：热加工工艺, 2019, 48(01): 129-133.

DOI：10.14158/j.cnki.1001-3814.2019.01.033

• 水火弯板
• 特征选择
• 变形预测

由于船体水火弯板的变形过程具有高度复杂性,且加工参数众多,因此难以选择准确的影响因子以建立精确的数学模型而达到对变形的有效预测。本文基于SVM的特征选择方法,对钢板板厚、乙炔流量、加热速度、水火距、加热线长、加热半径等6个输入参数进行特征选择,分别挑选出基于3～6参数下的最优特征子集,构建了神经网络预报模型。通过对四种最优特征子集的预报结果进行对比,筛选出了具有最佳预报效果的特征子集,并实现了对水火弯板变形的快速有效预报。

• 单位
  海洋工程国家重点实验室; 上海交通大学