摘要：随着可持续发展的观念逐渐深入人心，再制造工程逐步成为一种广受关注的技术。目前，通过机器学习对反弯矫直行程进行预测的研究较少。已有的研究更多集中在通过机器学习对滚压矫直进行研究。本文分析现有的弹塑性力学理论，结合有限元分析，将最小二乘支持向量机应用在矫直行程控制上。以此达到提高矫直工作效率与精度的功能。

本文设计了三点反弯矫直实验方案，进行了矫直实验，获取了实验数据。并通过ABAQUS软件，对测试零件的反弯矫直过程进行了有限元分析。虽然支持向量机在处理小样本问题上，有很好的效果。但是支持向量机的精度受假样本的影响很大。所以在训练支持向量机之前，应当找到并修正实验样本中可能存在的假样本。通过对比仿真结果和实验样本，发现了可能存在的假样本，并对其重新进行了实验，获取了相同条件下的数据。修正了可信度较低的样本，保存了实验数据的准确性。介绍了支持向量机的理论，并分析了最小二乘支持向量机的优越性。通过MATLAB软件，建立了最小二乘支持向量机的模型，并对三点反弯矫直行程进行了控制。最后，设计了相应的GUI界面。基本实现了对测试零件矫直的智能控制，减少了对人工的依赖。

关键词：反弯矫直   弹塑性变形  有限元仿真  最小二乘支持向量机

 

目录

摘要

Abstract

1. 引言-1

1.1  反弯矫直国内外研究现状-1

1.1.1  国内反弯矫直理论研究状况-1

1.1.2  国外反弯矫直理论研究状况-3

1.2  矫直设备的国内外研究现状-3

1.2.1  国内压力矫直设备-3

1.2.2  国外压力矫直设备-4

1.3  基于智能算法的矫直行程计算研究现状-5

1.4  主要问题和发展趋势-5

1.5  主要研究内容-6

1.6  本章小结-6

2. 反弯矫直的弹塑性力学理论分析-7

2.1  三点反弯矫直原理-7

2.2  反弯矫直弹复理论基本假设-7

2.3  反弯矫直过程中的材料模型-8

2.4  弹塑性弯曲过程中的应力-应变分析-10

2.5  反弯矫直过程中的基本曲率关系-12

2.6  本章小结-12

3. 实测样本的获取方法-14

3.1  实验设备-14

3.2  实验要求-15

3.3  实验方案-15

3.3.1  实验对象-15

3.3.2  矫直实验流程-15

3.3.3  实验数据-17

3.4  本章小结-17

4. 基于数值计算的样本修正-18

4.1  实验过程中常见的偶然误差-18

4.2  基于数值计算的样本趋势分析-19

4.3  反弯矫直的有限元仿真-19

4.3.1  有限元仿真的材料参数-19

4.3.2  有限元仿真的矫直过程-19

4.3.3  数值计算结果-20

4.4  数值计算结果和实验样本的对比-21

4.4.1  趋势对比-21

4.4.2  样本去趋势-21

4.3.3  样本修正-22

4.5  本章小结-23

5. 基于SVM的矫直控制方法-24

5.1  支持向量机的基本理论-24

5.2  支持向量回归机-24

5.2.1  线性支持向量回归机-24

5.2.2  核函数-26

5.2.3  支持向量机的参数优化-26

5.2.4  最小二乘支持向量回归机-26

5.3 基于LSSVM的矫直实验-27

5.3.1  输入输出量的选择-27

5.3.2  LSSVM的参数选择-27

5.3.3  基于LSSVM的矫直行程控制-28

5.3.4  矫直结果分析-28

5.3.5  基于LSSVM的交互程序设计-29

5.4 本章小结-30

6. 结论与展望-31

6.1 结论-31

6.2 展望-31

参考文献-32

发表论文情况-34

致谢-35    

附录-36