最小二乘支持向量机弯曲回弹元模型技术研究

作者：曹志勇; 夏巨谌; 金俊松; 王新云

来源：塑性工程学报, 2017, 24(02): 1-9.

• U型折弯件
• 弯曲回弹
• 最小二乘支持向量机
• 元模型

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。

• 单位
  湖北大学; 华中科技大学; 材料成形与模具技术国家重点实验室