基于BB-递归核函数SVR算法的U型折弯件模型参数优化研究

影响U型折弯件回弹的因素众多，工件尺寸、力学性能、负载条件、材料各向异性等相互耦合，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。本研究以板料折弯件回弹后的张开角(α)为目标函数，构建一个递归核函数支持向量回归(SVR)模型，并部署到分支界限法(BB)中，从而筛选出维度为4的最优的特征变量参数子集，其决定系数(R²)为0.982 147,均方误差(MSE)为0.004 33,模型预测精度相对较高。算法优化得到的折弯件参数为：厚度(t)为12 mm,上模宽度(d)为90 mm,上模圆角半径(r)为9 mm,载荷速度(v)为10 mm/s。BB递归核函数SVR算法、有限元模拟和实际测量的α分别为16.3°、17.5°和18.2°,尽管有限元结果更接近于实际值，但是BB递归核函数SVR算法可以为有限元模拟提供筛选出的参数(t,d,r,v)的数据，以快速进行模拟并预测张开角α,并实现回弹补偿装置的高效设计。