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一种基于机器学习预测管材弯曲回弹角度的方法

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。

著录项

  • 公开/公告号CN112560334A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-03-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN202011380830.3

  • 申请日2020-11-30

  • 分类号G06F30/27(20200101);G06F30/15(20200101);G06F30/17(20200101);G06N3/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构51228 成都君合集专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人尹新路

  • 地址 610092 四川省成都市青羊区黄田坝纬一路88号

  • 入库时间 2023-06-19 10:24:22

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-06-13

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06F30/27 专利申请号:2020113808303 申请公布日:20210326

    发明专利申请公布后的驳回

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