基于SFS-SVM的V形件弯曲工艺参数优化研究

影响V形工件弯曲回弹的工件尺寸、力学性能、负载条件和材料各向异性等众多因素相互耦合,表现出高度复杂的非线性,从而导致回弹预测结果的不确定性。把板料回弹后的张开角和圆角半径作为目标优化函数,将支持向量机模型部署到顺序向前筛选算法中以高效筛选出最优的特征变量参数子集,从而提高弯曲回弹模型预测结果的精度与可靠性。有限元分析和实验结果的对比验证了算法模型的可行性。