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龙图腾网获悉广州知元科技有限责任公司申请的专利一种基于机器学习模型的冲压零件回弹补偿方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118095000B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410211644.9，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于机器学习模型的冲压零件回弹补偿方法和装置是由吴锦;肖煜中;周勇军;唐正维;彭威;丁伟;张春捷;黄晓忠设计研发完成，并于2024-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习模型的冲压零件回弹补偿方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及板料冲压成形技术领域，提供一种基于机器学习模型的冲压零件回弹补偿方法和装置，包括：为冲压零件设置工艺参数条件，为设置的工艺参数条件设置初始值，获得初始工艺参数条件；对冲压零件进行有限元采样，通过CAE成形仿真回弹预测和补偿计算，获得初始工艺参数条件下的样本数据；遍历初始工艺参数条件中的参数，循环调整每个参数的参数值，获得样本数据集；对样本数据集进行预处理，采用预处理后的样本数据集对机器学习模型进行训练，获得回弹补偿大数据模型；将冲压零件的实测偏差矢量值作为输入，通过回弹补偿大数据模型获得预测的回弹补偿矢量值。本发明能够高效、精准且低成本地完成冲压模具型面补偿。

本发明授权一种基于机器学习模型的冲压零件回弹补偿方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习模型的冲压零件回弹补偿方法，其特征在于，所述方法包括： 为冲压零件设置工艺参数条件，为设置的工艺参数条件设置初始值，获得初始工艺参数条件； 对冲压零件进行有限元采样，通过CAE成形仿真回弹预测和补偿计算，获得初始工艺参数条件下的样本数据； 遍历初始工艺参数条件中的参数，循环调整每个参数的参数值，获得样本数据集； 对样本数据集进行预处理，采用预处理后的样本数据集对机器学习模型进行训练，获得回弹补偿大数据模型； 将冲压零件的实测偏差矢量值作为输入，通过回弹补偿大数据模型获得预测的回弹补偿矢量值； 对冲压零件进行有限元采样，通过CAE成形仿真回弹预测和补偿计算，获得初始工艺参数条件下的样本数据，包括：将冲压零件的有限元模型的单元节点作为采样位置点，通过CAE成形仿真回弹预测和补偿计算，获得冲压零件各采样位置点回弹后的尺寸偏差矢量值和回弹补偿矢量值，将获得的冲压零件各采样位置点回弹后的尺寸偏差矢量值和回弹补偿矢量值作为初始工艺参数条件下的样本数据。

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