摘要
本发明公开了一种基于大数据的金属板材冲压成形性能预测方法,包括采集冲压成形金属板材的测试数据和相关数据,对所述测试数据和所述影响数据进行预处理;根据条件相似度对所述测试数据进行聚类分析获得分数据集,根据所述分数据集对所述相关数据进行影响分析获得变化系数;根据所述变化系数对所述测试数据进行特征选择获得关键特征,对所述关键特征和所述变化系数进行关联分析获得关联系数;根据所述关联系数构建金属板材冲压成形性能预测模型,将待预测数据输入所述金属板材冲压成形性能预测模型,输出预测结果。该方法不仅可以提高基于大数据的金属板材冲压成形性能预测的精度,同时具有较好的可解释性,可直接应用于大数据性能预测系统中。
技术关键词
金属板材
性能预测模型
粒子
大数据
成形
表达式
因子
特征选择
机器学习算法
筛选算法
存储计算机可执行指令
性能预测系统
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