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申请/专利权人：昆山田盛汽车配件有限公司

摘要：本发明涉及工业智能制造技术领域，尤其涉及一种车身用铝制白件冲压工艺，方法包括：采集铝制白件的材料信息，并获取冲压参数，根据材料信息和冲压参数构建铝制白件冲压集合；基于铝制白件冲压集合建立冲压几何模型，冲压几何模型用作有限元分析进行模拟冲压过程的输入；构建有限元分析模型，对铝制白件的冲压过程进行预测模拟，获得有限元预测结果；将历史数据学习空间植入有限元分析模型，对历史铝制白件冲压数据进行深度学习，通过历史数据学习空间对有限元预测结果进行优化。通过本发明，结合了历史数据和有限元分析结果，可以从不同的角度对铝制冲压工艺进行分析，有利于制定更合理的生产策略和工艺方案。

主权项：1.一种车身用铝制白件冲压工艺的分析方法，其特征在于，所述方法包括：采集铝制白件的材料信息，并获取冲压参数，根据所述材料信息和冲压参数构建铝制白件冲压集合；基于所述铝制白件冲压集合建立冲压几何模型，所述冲压几何模型用作有限元分析进行模拟冲压过程的输入；构建有限元分析模型，对所述铝制白件的冲压过程进行预测模拟，获得有限元预测结果；将历史数据学习空间植入所述有限元分析模型，对历史铝制白件冲压数据进行深度学习，通过所述历史数据学习空间对所述有限元预测结果进行优化；对历史铝制白件冲压数据进行深度学习，通过所述历史数据学习空间对所述有限元预测结果进行优化，包括：收集铝制白件冲压过程的历史数据，获得历史铝制白件冲压数据集合；选择长短期记忆网络模型作为所述历史数据学习空间，并定义所述长短期记忆网络架构；抽取部分所述历史铝制白件冲压数据集合中的数据，作为模型构建数据，对所述长短期记忆网络模型进行训练和评估；使用所述长短期记忆网络模型对所述历史铝制白件冲压数据进行深度学习，得到历史学习数据信息；将所述历史学习数据信息与所述有限元预测结果进行融合，对所述有限元预测结果进行优化；抽取部分所述历史铝制白件冲压数据集合中的数据，对所述长短期记忆网络模型进行训练和评估，包括：初始化所述长短期记忆网络模型的权重和偏置，选择合适的损失函数和优化器；抽取部分所述历史铝制白件冲压数据集合中的数据，将所述数据划分为训练集和测试集；通过所述训练集对所述长短期记忆网络模型进行训练，计算所述损失函数对所述长短期记忆网络模型的权重和偏置的梯度，并使用所述优化器更新所述长短期记忆网络模型的权重和偏置；通过所述测试集对所述长短期记忆网络模型进行评估，计算所述长短期记忆网络模型在所述测试集上的评估指标，获得评估结果，根据所述评估结果对所述长短期记忆网络模型进行调整。

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