一种基于支持向量机工件变形矫正方法

申请号 CN201310401142.4 申请日 2013-09-04 公开(公告)号 CN104416017A 公开(公告)日 2015-03-18
申请人 天津晨创瑞辉科技有限公司; 发明人 朱晨武;
摘要 本 发明 涉及一种基于 支持向量机 的 工件 变形 矫正方法,所述方法包括如下步骤:(1)收集工件变形矫正试验数据:(2)建立训练样本集:(3)建立基于支持向量机 算法 的工件矫正参数预测模:(4)进行工件矫正处理:将待矫正的实际工件变形数据输入到 预测模型 中,自动计算出矫正 位置 及矫正 力 参数,并输入到矫正设备中,对工件进行自动矫正。本发明所述工件变形矫正方法,通过少量的工件矫正试验数据实现矫正参数智能预测,可节省大量试验经费和时间,提高工件变形矫正效率和 精度 。
权利要求

1.一种基于支持向量机工件变形矫正方法,其特征在于:所述方法包括如下步骤:
(1)、收集工件变形矫正试验数据:进行工件在不同材质、不同尺寸、不同变形位置、不同变形程度下的矫正试验,收集矫正作用位置及矫正数据;
(2)、建立训练样本集:整理步骤(1)中的所获得的工件矫正试验数据,构建训练样本集;输入参数包括工件材料参数、外形尺寸、变形位置和变形量,输出参数为矫正力作用位置及矫正力大小;
(3)、建立工件矫正参数预测模型:将步骤(2)所建立的训练样本输入到支持向量机算法中,通过计算,建立基于支持向量机的工件矫正参数预测模型;
(4)、进行工件矫正处理:将待矫正的实际工件变形数据输入到步骤(3)所建立的预测模型中,自动计算出矫正位置及矫正力参数;并输入到矫正设备中,对工件进行自动矫正。
2.根据权利要求1所述的基于支持向量机的工件变形矫正方法,其特征在于:步骤(3)中的训练样本输入到支持向量机算法中,建立基于支持向量机的工件矫正参数预测模型;
选择径向基函数作为核函数,径向基函数相关参数利用交叉检验方法自动寻优确定。

说明书全文

一种基于支持向量机工件变形矫正方法

技术领域

[0001] 本发明涉及工件矫正技术领域,特别涉及一种基于支持向量机的工件变形矫正方法。技术背景
[0002] 金属工件在铸造、锻压、热处理等加工过程中,由于受不均、加热冷却不匀、运输堆放等原因,内部通常会产生残余应力,从而出现不同程度的残余变形。这些变形严重影响工件的使用性能,必须进行矫正处理。
[0003] 目前,国内工件矫正设备多为结构简单的手工操作型机器,主要依靠工人经验决定矫正工艺参数,很能根据不同矫正要求实现自动操作,存在工作效率低、稳定性差等弊端,难以满足规模化、高效率、高质量制造的要求。因此,迫切要求开发工件自动矫正设备。实现工件矫正自动化,必须要解决矫正工艺参数的输入问题。通常根据工件原始变形参数确定矫正力及作用位置,但由于许多输入数据具有很大的不确定性,而且工件变形机理复杂,很难在工件变形特征和矫正参数之间构建一个理想的理论模型,实现矫正工艺参数的自动计算和优化。

发明内容

[0004] 本发明目的是利用少量工件变形矫正试验数据,建立基于支持向量机的工件矫正参数预测模型,实现对工件矫正工艺参数的自动计算功能,以提高工件矫正的精度和效率。
[0005] 本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的:一种基于支持向量机的工件变形矫正方法,所述方法包括如下步骤:(1)、收集工件变形矫正试验数据:进行工件在不同材质、不同尺寸、不同变形位置、不同变形程度下的矫正试验,收集矫正作用位置及矫正力数据:
(2)、建立训练样本集:整理步骤(1)中的所获得的工件矫正试验数据,构建训练样本集;输入参数包括工件材料参数、外形尺寸、变形位置和变形量,输出参数为矫正力作用位置及矫正力大小;
(3)、建立工件矫正参数预测模型:将步骤(2)所建立的训练样本输入到支持向量机算法中,通过计算,建立基于支持向量机的工件矫正参数预测模型;
(4)、进行工件矫正处理:将待矫正的工件变形参数输入步骤(3)所建立的预测模型中,自动计算出矫正位置及矫正力参数;并输入到矫正设备中,对工件进行自动矫正。
[0006] 本发明的积极进步效果在于:本发明提供的基于支持向量机的工件变形矫正方法具有以下优点:本发明所述工件变形矫正方法,通过少量的工件矫正试验数据实现矫正参数智能预测,可节省大量试验经费和时间,提高工件变形矫正效率和精度,能够实现变形工件远程操作监控。附图说明
[0007] 图1本发明基于支持向量机算法的工件智能矫正方法的具体流程图

具体实施方式

[0008] 收集工件变形矫正数据:进行工件在不同材质、不同尺寸、不同变形位置、不同变形程度下的矫正试验,收集矫正力作用位置及大小数据。若条件不具备,可收集以往经验数据。
[0009] 处理试验数据,建立训练样本。输入参数包括材料参数、工件尺寸、变形位置、变形量,输出参数为矫正位置和矫正力。参数进行归一化处理。
[0010] 将训练样本输入到支持向量机算法中,核函数采取径向基函数,相关参数通过交叉检验方法自动寻优。通过计算,建立了基于支持向量机算法的工件矫正参数预测模型。
[0011] 将实际工件变形参数输入到预测模型中,计算得到矫正作用位置及矫正力参数。输入到矫正设备中,即可实施矫正处理
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