基于KNN算法的中心带孔圆板拉深-翻孔变形方式的研究

• 作者: 周鑫 谢晖 付山 张清云
• 来源期刊: 锻压技术
• 关键词: 复合成形 变形方式 KNN算法 机器学习 预测分类器
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 板料成形|SHEET FORMING
• 页码范围: 53-59
• 页数: 7页
• 分类号: TG386
• 语种: 中文
• DOI: 10.13330/j.issn.1000-3940.2021.07.009

摘要

为了准确、快速判别中心带孔圆板拉深-翻孔过程中的变形方式,选取第3代先进超高强钢QP980材料,以预制孔直径、凹凸模圆角半径和板料厚度为特征参量,通过AutoForm成形仿真获取样本数据集,以Python作为编程语言,基于机器学习中的KNN算法构建中心带孔圆板变形方式预测分类器,并利用随机数据集验证其准确度.结果 显示,当K=3、p=14且考虑距离权重时,该分类器的预测效果最佳,总体分类准确率达到90.2％,对随机数据集的分类准确率为88.9％.对比传统理论计算和计算机仿真预测,该分类器能以较高的准确度在短时间内同时预测多组样本,能够为实际生产提供参考和借鉴.