№ CN122988281A発明
不明一种基于机器学习的钣金冲压工艺参数优化方法
本发明公开了一种基于机器学习的钣金冲压工艺参数优化方法,涉及智能制造技术领域,包括,获取待冲压钣金件的成形设计信息、材料批次信息、模具成形信息和冲压设备约束信息,划分拉深风险区域、折弯回弹区域和边缘成形区域,并确定材料成形窗口、模具安全边界和设备能力边界,形成区域化初始成形偏差场;以区域化初始成形偏差场和历史真实成形偏差为训练基础,构建校正钣金冲压成形偏差的机器学习模型,学习不同成形区域内有限元仿真偏差与现场冲压偏差的对应关系,形成适配当前生产条件的校正成形偏差场。本发明通过形成校正成形偏差场,使候选冲压参数方案围绕偏离位置、偏离类型和偏离程度进行反向选取,提高参数调整过程的区域针对性。
❖昆山科茂森精密电子有限公司庞旺; 叶宇杰; 于伟; 谭振林; 叶燕; 寇文敬Oct 27, 2026§ 1/10 請求項G06Q 10/04 (2023.01), G06N 20/00 (2019.01), G06T 17/20 (2006.01)