【摘 要】
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针对环形锻件轧制成形工艺方案关键设计难点中的毛坯设计问题，结合环件轧制毛坯设计理论与机器学习算法，建立了基于BP神经网络算法的轧环毛坯尺寸智能推演模型和基于支持向量机算法的冲孔毛坯尺寸智能推演模型，利用从企业收集到的历史工艺案例数据对推演模型进行学习训练，通过对比不同推演模型结构下的工艺设计结果确定了最终的轧制毛坯智能推演方案，并利用有限元模拟和物理实验验证了智能推演方案的可靠性。
【机 构】
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武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划（2019YFB1704500）； 国家自然科学基金资助项目（51775397）； 湖北省重点研发计划项目（2020BAB140）； 湖北省技术创新重大专项（2019AAA007）； 武汉市科技成果转化项目（201903070301
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针对环形锻件轧制成形工艺方案关键设计难点中的毛坯设计问题，结合环件轧制毛坯设计理论与机器学习算法，建立了基于BP神经网络算法的轧环毛坯尺寸智能推演模型和基于支持向量机算法的冲孔毛坯尺寸智能推演模型，利用从企业收集到的历史工艺案例数据对推演模型进行学习训练，通过对比不同推演模型结构下的工艺设计结果确定了最终的轧制毛坯智能推演方案，并利用有限元模拟和物理实验验证了智能推演方案的可靠性。
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