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龙图腾网获悉长春工业大学申请的专利基于机器学习的扁线电机发卡结构弯曲成型参数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：CN120561894B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511054979.5，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权基于机器学习的扁线电机发卡结构弯曲成型参数预测方法是由张邦成;常笑鹏;陈司昱;高智;尹晓静;邵昱博;庞在祥;郜思洋设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的扁线电机发卡结构弯曲成型参数预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器学习的扁线电机发卡结构弯曲成型参数预测方法，克服了扁线电机定子发卡绕组在2D折弯成型阶段因材料回弹和工艺参数变化而引起的跨距与角度偏差。通过提取关键几何参数建立预测模型，采用Lasso回归实现高精度MSE≤0.00071mm²,R²≥0.9962和高鲁棒性，仅保留核心变量，提升工艺一致性。相比传统经验法，本方法可将调试次数由5‑6次降至1‑2次，显著提高调机效率，具备良好扩展性，适用于智能制造闭环控制系统。

本发明授权基于机器学习的扁线电机发卡结构弯曲成型参数预测方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的扁线电机发卡结构弯曲成型参数预测方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1：选取多组漆包线发卡绕组折弯成型参数，每组参数包括第一直线段、第二直线段、第三直线段、第四直线段、第一折弯角度、第二折弯角度、第三折弯角度以及第一高度、第二高度； 步骤2：将第三直线段、第二折弯角度、第三折弯角度设置为特征参数，即预测模型的输入，第一直线段和第四直线段之间的跨距设置为目标函数，即模型的输出； 步骤3：将漆包线发卡绕组折弯成型参数第一直线段、第二直线段、第四直线段、第一折弯角度以及第一高度、第二高度为固定参数，进行折弯成型实验，并获取第三直线段、第二折弯角度、第三折弯角度和跨距的实验数据； 步骤4：对所获取的实验数据进行数据预处理； 步骤5：将处理后的数据进行线性相关性分析，验证处理后的数据是否呈线性关系，具体分析方法包括：散点图分析、皮尔逊相关系数计算、以及线性回归检验，通过这些方法，能够全面预测数据之间的关系，并为后续的建模与分析提供依据； 步骤6：在对样本数据进行预处理并验证其间存在显著线性关系的基础上，基于7种回归方法，构建跨距预测模型。

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