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申请/专利权人：浙江长兴和良智能装备有限公司

摘要：本发明属于金属塑性成形技术领域，具体为一种根据已知管材回弹数据建立目标管材回弹曲线模型的方法，步骤如下：步骤1、收集已知管件和目标管件的真实弯曲回弹数据与属性参数；步骤2、将步骤1得到的真实弯曲回弹数据与属性参数进行归一化处理；步骤3、将步骤2得到的已知管件和目标管件的弯管回弹数据集与属性参数分成训练集和预测集，为属性参数集的属性参数设置初始权重；步骤4、将步骤3的弯管回弹数据训练集与带权重的属性参数集同时作为SVR的输入，得到目标管件管弯曲回弹预测曲线；步骤5、管弯曲回弹预测曲线的误差检测。利用本申请提出的方法，可通过已知材料的回弹数据与属性参数作为替代进行预训练，仅需少量目标材料的回弹数据作为验证，有利于降低所需的实验时间和材料。

主权项：1.根据已知管材回弹数据建立目标管材回弹曲线模型的方法，其特征在于，步骤如下：步骤1、收集已知管件和目标管件的真实弯曲回弹数据与属性参数，回弹数据包括管件的内径r、外径R、壁厚h、弯曲角度θ、回弹角度θ'；属性参数包括弹性模量、屈服强度、抗拉强度、延伸率和密度；步骤2、将步骤1得到的真实弯曲回弹数据与属性参数进行归一化处理，得到弯管回弹数据集和属性参数集；步骤3、将步骤2得到的已知管件和目标管件的弯管回弹数据集与属性参数分成训练集和预测集，为属性参数集的属性参数设置初始权重；步骤4、将步骤3的弯管回弹数据训练集与带权重的属性参数集同时作为SVR的输入，引入高斯径向基函数作为SVR的核函数，建立完整的9输入1输出的SVR模型，其中输入分别为：内径r、外径R、壁厚h、弯曲角度θ、弹性模量、屈服强度、抗拉强度、延伸率和密度，输出为回弹角度θ'；将步骤2中目标管件的弯管回弹数据预测集作为SVR的预测值，验证回弹预测曲线的准确度；最终得到具有相同外径、内径和壁厚的目标管件管弯曲回弹预测曲线；步骤5、管弯曲回弹预测曲线的误差检测，以步骤3划分出的预测集为标准，计算SVR预测曲线的误差，直到MSE或RMSE达到预期值，得到目标管件的弯曲回弹预测曲线；MSE和RMSE未达到预期值的，进一步收集已知管件的真实弯曲回弹数据和或调整属性参数的权重，重复步骤2-5。

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