浙江大学王自立获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于Bo-LSTM的金属管件全弯段截面轮廓渐进预测方法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：CN115329485B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202210963897.2，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种基于Bo-LSTM的金属管件全弯段截面轮廓渐进预测方法是由王自立;周涛涛;张树有;谭建荣设计研发完成，并于2022-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于Bo-LSTM的金属管件全弯段截面轮廓渐进预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Bo‑LSTM的金属管件全弯段截面轮廓渐进预测方法。对弯曲成形工艺参数进行采样，按照工艺参数进行仿真，对仿真结果数据进行截面提取，对全弯段截面数据进行序列表征，对截面序列表征进行工艺参数特征的维度拓展；然后，初始化Bo‑LSTM网络的超参数并训练处理好的数据、根据验证集上RMSE更新网络超参数、迭代生成最终预测模型；最后用训练好的模型渐进地预测成形过程中的全弯段截面轮廓数据，得到后续时刻的金属管件全弯段截面轮廓。采用本发明可以提高金属管件弯曲成形过程中全弯段截面轮廓的预测精度，为有效干预成形过程、实现高精度成形提供基础。
本发明授权一种基于Bo-LSTM的金属管件全弯段截面轮廓渐进预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Bo-LSTM的金属管件全弯段截面轮廓渐进预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1对金属管件成形工艺中的可调参数进行拉丁超立方采样，得到采样后的工艺参数表； 2根据步骤1的工艺参数表，对每组可调参数均进行对应参数下成形过程的仿真，获得金属管件全弯段的仿真结果数据； 3对仿真结果数据进行截面提取，包括结点分组、最近邻结点搜索和通过插值方法获得截面轮廓点； 4基于截面轮廓的向量描述，对全弯段截面数据进行序列表征，转换为适合神经网络输入的形式； 5通过引入工艺参数特征，对全弯段截面数据的序列表征进行维度扩展，获得融合工艺参数的截面轮廓向量描述； 6设计基于Bo-LSTM的深度学习网络并初始化超参数，训练采用步骤5处理后的数据，根据验证集上的均方根误差RMSE更新网络超参数，迭代生成最终预测模型； 7对待测的金属管件，输入工艺参数和某一角度弯角下的全弯段截面轮廓数据，使用步骤6训练好的模型渐进预测金属管件成形过程中后续弯角下的金属管件全弯段截面轮廓。
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