新一代信息技術
基于級聯(lián)機器學習的扁線成型參數(shù)與成型角定量建模方法
本發(fā)明提供一種基于級聯(lián)機器學習的扁線成型參數(shù)與成型角定量建模方法，旨在解決多步折彎過程中成型角難以協(xié)同控制的技術難題。該方法首先采集新能源汽車扁線電機發(fā)卡繞組2D成型工藝數(shù)據(jù)，構建包含幾何參數(shù)與物理衍生特征的輸入集；隨后基于RF、XGBoost和LightGBM算法，構建三階段級聯(lián)鏈式回歸模型，逐級預測三個成型角，并通過獨立測試集進行模型優(yōu)選與驗證。采用SHAP方法揭示工藝參數(shù)在多步成型中的動態(tài)影響機制，發(fā)現(xiàn)前序成型角在后續(xù)階段具有關鍵作用。本方法能夠基于目標跨距或允許誤差反向求解最優(yōu)工藝參數(shù)，實現(xiàn)從“試錯式”調(diào)機向“預測式”轉(zhuǎn)變，顯著提升成型精度與工藝開發(fā)效率。
長春工業(yè)大學
授權發(fā)明
