基于机器学习的管材弯曲回弹角度多阶段预测方法及预测系统

本发明公开了一种基于机器学习的管材弯曲回弹角度多阶段预测方法及预测系统，所述预测方法包括：构建圆管的三维弹塑性有限元数值仿真模型；通过CAE成形仿真，获得圆管五种弯曲成形工艺参数下样本数据；对所述样本数据进行数据增强；构建多阶段预测模型并利用增强后的样本数据对所述多阶段预测模型进行训练和测试，得到训练好的多阶段预测模型，之后，利用所述训练好的多阶段预测模型对圆管弯曲的回弹角进行预测。该预测方法及预测系统，预测精度高、预测普适性强，可应用于实际的弯管生产系统。