[发明专利]一种通过SVR模型对片状塑料模成型工艺的优化方法在审
申请号: | 202210577054.9 | 申请日: | 2022-05-25 |
公开(公告)号: | CN114818512A | 公开(公告)日: | 2022-07-29 |
发明(设计)人: | 李继强;卢灿雄;吴凤楠;贾志欣;刘立君;郑逸超;王少峰 | 申请(专利权)人: | 浙大宁波理工学院;宁波市益普乐模塑有限公司 |
主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06N3/12;G06N20/10;G06F119/14 |
代理公司: | 宁波高新区永创智诚专利代理事务所(普通合伙) 33264 | 代理人: | 付帅 |
地址: | 315100 浙江省宁波市鄞州区高教*** | 国省代码: | 浙江;33 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 通过 svr 模型 片状 塑料模 成型 工艺 优化 方法 | ||
1.一种通过SVR模型对片状塑料模成型工艺的优化方法,其特征在于,所述通过SVR模型对片状塑料模成型工艺的优化方法包括如下步骤:
S1:选取在相同待优化工艺参数下将生产的平板形制件两件,分别记为A型板和B型板,然后调整待优化工艺参数生产n组A型板和B型板,将A1、B1记为第1组,A2、B2记为第2组……An、Bn记为第n组;
所述待优化工艺参数包括模压成型生产工艺流程中的一段模压压力F1及对应的一段模压时间t1,二段模压压力F2及对应的二段模压时间t2,三段模压压力F3及对应的三段模压时间t3;
在A型板和B型板上选取若干位置点将其各切割为m份试样,记为A(n-m)与B(n-m),其中,A型板用于冲击性能测试,B型板用于弯曲性能测试;
试样A(n-m)测试的冲击强度为FL(n-m);
试样B(n-m)测试的弯曲强度为FL(n-m);
S2:将S1重复k次,弯曲强度测试结果与冲击强度测试结果作为两个SVR模型的数据集,记为Df、Di,即Df、Di中的样本数量均为n*m*k;
S3:利用Df数据集以弯曲强度作为输出标记信息训练SVR模型,记为ModelFL;
利用Di数据集以冲击强度作为输出标记信息分别训练SVR模型,记为ModelIP;
S4:基于NSGA-Ⅱ算法对SVR模型进行多目标寻优,利用SVR模型间接地建立工艺参数与制件平均强度间的映射关系,并将其作为NSGA-Ⅱ算法的目标函数,从而能得到使得力学性能取最大值的工艺参数,实现对工艺参数的优化。
2.根据权利要求1所述的一种通过SVR模型对片状塑料模成型工艺的优化方法,其特征在于,
所述弯曲强度的计算公式如下:
式中:σfM——弯曲强度(MPa)
F——失效时的弯曲载荷(N)
L——测试跨距(mm)
b——试样厚度(mm)
h——试样宽度(mm);
所述冲击强度的计算公式如下:
式中:acU——冲击强度(kJ/m2)
WB——冲击破坏吸收能量(J)
b——试样厚度(mm)
h——试样宽度(mm)。
3.根据权利要求1所述的一种通过SVR模型对片状塑料模成型工艺的优化方法,其特征在于,在S2选定数据集之后,对其进行预处理,去除其中的异常值;
第一步是去除其中因加工缺陷,试验操作失误等因素而产生的错误样本数据;
第二步是采用莱因达准则剔除数据集中过大或者过小的数据;
运用莱因达准则剔除异常值的过程如下:
计算对应样本(xi,yi)的剩余误差vi及数据集标准误差σ,计算公式如下:
式中为样本均值,j为样本数量;
若样本(xi,yi)对应的vi满足|vi|>3σ,则样本(xi,yi)为异常样本,予以剔除。
4.根据权利要求1所述的一种通过SVR模型对片状塑料模成型工艺的优化方法,其特征在于,在步骤S4中,通过如下公式计算某一工艺参数下不同位置点的预测强度,并将其取为平均值作为该工艺参数下的制件平均强度,
式中P是工艺参数取值向量,包括F1、F2、F3、t1、t2、t3六个分量,X是位置取值向量,包括X、Y、夹角三个分量,Sa(P)代表在P工艺参数下的制件平均强度,SVR(P,Xi)代表在P工艺参数下第i位置处的试样强度预测值。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙大宁波理工学院;宁波市益普乐模塑有限公司,未经浙大宁波理工学院;宁波市益普乐模塑有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210577054.9/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。