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一种融合机理模型和学习模型的加工变形预测方法

摘要

一种基于融合机理模型和学习模型的加工变形预测方法,其特征是它包括:分析零件变形机理,建立变形量、变形力和残余应力之间的力学关系;在该力学关系中,将难以测量的残余应力作为隐变量,根据变形力‑残余应力‑变形量之间的力学关系,建立变形力‑残余应力‑变形量的推理模型,即潜变量模型;然后通过数据驱动的方法训练推理模型以实现变形量的精确预测。本发明利用了机理模型与学习模型各自的优势,实现了在不测量残余应力情况下零件变形的精确预测。

著录项

  • 公开/公告号CN111880477A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-11-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京航空航天大学;

    申请/专利号CN202010747497.9

  • 发明设计人 李迎光;刘长青;赵智伟;郝小忠;

    申请日2020-07-30

  • 分类号G05B19/408(20060101);

  • 代理机构32218 南京天华专利代理有限责任公司;

  • 代理人瞿网兰

  • 地址 210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号

  • 入库时间 2023-06-19 08:48:57

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-02-11

    授权

    发明专利权授予

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