[发明专利]一种基于机器学习预测管材弯曲回弹角度的方法在审
| 申请号： | 202011380830.3 | 申请日： | 2020-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN112560334A | 公开（公告）日： | 2021-03-26 |
| 发明（设计）人： | 付颖;黄丹;李光俊;李恒;陈光耀;贺子芮;马俊 | 申请（专利权）人： | 成都飞机工业（集团）有限责任公司;西北工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/15;G06F30/17;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都君合集专利代理事务所(普通合伙) 51228 | 代理人： | 尹新路 |
| 地址： | 610092 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及机器学习技术领域，公开了一种基于机器学习预测管材弯曲回弹角度的方法，一方面通过引入杂交算子的改进粒子群算法PSO对BP神经网络进行优化，构建出回弹预测模型；另一方面提取不同规格的管材的管径、壁厚、弯曲半径、弯曲角度作为输入数据，对应的回弹角度作为输出数据，并将经过归一化计算的输入数据、输出数据作为训练样本数据；然后使用训练样本数据对回弹预测模型进行训练；最后使用完成训练的回弹预测模型对管材弯曲回弹角度进行预测。采用本发明仅需有限次的参数调整，即可高效准确的预测出弯曲回弹角，预测周期短、精度高，实现了对回弹补偿的有力指导。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 预测 管材 弯曲 回弹 角度 方法 | ||
【主权项】：
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