摘要
本发明公开了一种连续挤压模具的开发方法。本发明中,使用支持向量机(SVM)算法进行连续挤压模具的详细设计阶段的热力学和结构力学分析,以及挤压工艺参数的确定,能够快速处理大量数据,并准确预测不同设计参数对模具性能的影响,从而缩短设计周期,提高设计效率。通过分析历史生产数据,SVM模型能够学习到工艺参数与产品质量之间的关系,从而推荐最佳的工艺参数,如温度、压力和速度等,提高生产效率和产品质量。将训练好的SVM模型集成到生产系统中,能够实时监测模具的工作状态和生产数据,并根据模型的预测结果及时调整工艺参数,以适应材料特性和设备条件的变化,确保生产过程的稳定性和产品质量的一致性。
技术关键词
连续挤压模具
开发方法
评估模具
连续挤压技术
参数
模具材料
计算机辅助设计软件
监测模具
主成分分析降维
自动化检测系统
支持向量机算法
缩短设计周期
阶段
作业指导书
辅助设备
标准化方法
挤压机
训练集数据
系统为您推荐了相关专利信息
数字孪生模型
监管分析系统
波动特征
周期性
时间序列曲线
彩色全息显示系统
超表面
动态全息图
深度编码
监测模块