[發明專利]一種針對薄板沖壓成形材料參數反求的實現方法

在審

• 申請號: 202210404814.6
• 申請日: 2022-04-18
• 公開（公告）號: CN114741964A
• 公開（公告）日: 2022-07-12
• 發明（設計）人: 汪凈;李會;章曉輝;王琥;齊江華;梁亮;蔣新超;王沛濤;余濤
• 申請（專利權）人: 湖南華菱漣源鋼鐵有限公司;湖南大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06V10/40;G06V10/84;G06V10/77;G06K9/62;G06F111/10;G06F113/24
• 代理公司: 湖南正則奇美專利代理事務所(普通合伙) 43105
• 代理人: 肖美哲

本發明公開了一種針對薄板沖壓成形材料參數反求的實現方法，該方法基于降維分析，依據現有的FLD成形圖像，運用PCA降維生成的信息構建一個結構簡化的、適合分析的特征模型，進而在設計參數與特征空間之間建立替代模型，構建近似貝葉斯所需要的正向響應模型。同時降維特征可作為近似貝葉斯的概括統計量，從而利用近似貝葉斯計算和自適應嵌套布點方法，獲得的設計參數后驗區間分布，實現完成材料參數的反求，從而更全面地反應零件成形質量。

技術領域

本發明涉及數字化建模及其仿真分析技術領域，具體涉及一種針對薄板沖壓成形材料參數反求的實現方法。

背景技術

在金屬薄板沖壓的過程中，泊松比、剛度、硬化系數等材料屬性和沖壓速度、壓邊力等工藝參數直接影響沖壓結果的質量。傳統的方法以設計者的經驗為參照，不斷“試錯”得到符合成形質量的相關參數，因而開發周期長、靈活度差、成本高。盡管有限元方法在工程軟件中廣泛運用，但目前的設計模式實際上仍然是依靠經驗的參數調試，薄板沖壓成形參數獲取困難的問題從根本上仍未解決。因此，找到一種無需主觀經驗和人工調參的參數獲取辦法對薄板沖壓成形技術的進一步完善具有重大意義。

目前關于薄板沖壓成形參數的反求尚未在概率空間上考慮，傳統的點估計使得實際參數的反求過程中不確定性問題常常被忽略，本專利旨在提出一種金屬成形的不確定性反求方法。

同時，考慮到成形質量最直觀的量化標準為FLD成形圖，本專利利用 FLD成形圖的圖像直接進行識別處理分析，充分利用圖像更能反映實際成形性能特征的特點。從而避免在傳統的評估準則中因FLD數據化損失所造成的反求結果的奇異性(多解)，進而達到充分利用FLD特征信息的目的。

發明內容

本發明的目的在于提供一種針對薄板沖壓成形材料參數反求的實現方法，該方法基于降維分析，對現有的FLD成形仿真圖像進行識別，運用 PCA降維生成的信息構建一個結構簡化的、適合分析的特征模型，進而在設計參數與特征空間之間建立替代模型，構建近似貝葉斯所需要的正向響應模型。同時降維特征可作為近似貝葉斯的概括統計量，從而利用近似貝葉斯計算(Approximate Bayesian Computation，ABC)和自適應嵌套布點 (AdoptedNested Sampling,ANS)方法，獲得的設計參數后驗區間分布，實現完成材料參數的反求，從而在整體上更全面地反應零件成形質量。

本發明的目的可以通過以下技術方案實現：

一種針對薄板沖壓成形材料參數反求的實現方法，包括以下步驟:

步驟一：獲取薄板沖壓成形FLD成形極限圖像模型并存儲到計算機；

步驟二：對所述圖像模型進行預處理，首先合成工作區域的掩膜，通過掩膜對原圖進行重合，對非掩膜區進行去除，得到零件的實際工作區域；

步驟三：構建設計參數與圖像的特征之間建立的替代模型，其中，

替代模型包括映射FLD圖的高維特征的PCA降維方法和設計參數與特征空間之間建立替代模型的GPR回歸方法；

步驟四：構建FLD成形極限圖圖像參數反求模型；

包括：利用設計材料參數與圖像的特征之間建立的替代模型作為正向統計量，再運用近似貝葉斯參數采樣-自適應嵌套布點算法得到材料參數的后驗。

作為本發明進一步的方案：該方法還包括步驟二對步驟一中得到的 FLD成形極限圖像模型進行圖像識別，以提取圖像特征，該識別方法包括以下步驟：

步驟一：將得到零件的實際工作區域標記為圖像子塊，圖像子塊轉換為行向量，再將行向量組成矩陣I，其中所有圖像子塊經過重新排列轉換后，則載體圖像S(N,N)用尺寸為g×的矩陣I表示；

步驟二：對矩陣I進行PCA變換，得到主成分矩陣Y，實現對有效仿真云圖的數字化轉化。