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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利一种基于多机器学习模型的冲压预测方法和自动补偿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：CN120337686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510831953.0，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于多机器学习模型的冲压预测方法和自动补偿装置是由冯毅雄;金柯兵;黄贤龙;李传江;洪兆溪;王磊设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多机器学习模型的冲压预测方法和自动补偿装置在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机科学技术领域，具体涉及一种基于多机器学习模型的冲压预测方法和自动补偿装置，先通过透射电子显微镜与原子探针断层扫描技术获取板料微观结构和材料特征，接着进行有限元仿真采样，利用自适应算法拓展数据集，构建并训练多模型得到最终回弹预测模型，最后嵌入自动补偿装置实现自动补偿，自动补偿装置涵盖可视化参数输入、嵌入式回弹预测、回弹补偿计算和自动控制模块，可直观输入参数、精准预测回弹、计算补偿值并调整工艺。本发明的目的是解决高强板料冲压过程中因回弹导致零件尺寸和形状偏离设计要求，传统预测和补偿技术精度与效率不足的问题。

本发明授权一种基于多机器学习模型的冲压预测方法和自动补偿装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多机器学习模型的冲压预测方法，其特征在于，所述方法包括： S01微观结构及特征获取：采用透射电子显微镜结合原子探针断层扫描技术获取板料微观结构图，测定原子尺度下元素分布、晶界特征及位错密度的微观结构特性，并获取材料的弹性模量、硬化指数的特征； S02初始仿真采样：利用有限元法对冲压零件进行采样，借助ABAQUS结合改进UMAT子程序进行冲压回弹仿真，记录回弹矢量数据； S03数据集拓展：针对多种冲压材料，运用自适应参数调整算法遍历初始工艺参数，根据材料特性和前期仿真结果调整参数步长，通过仿真采样获取冲压回弹数据集，所述自适应参数调整算法，基于材料的历史仿真数据和特性，动态调整工艺参数的变化步长； S04模型构建与训练：采用改进的ResNet-50模型，融入注意力机制对微观结构图进行特征提取，将提取的特征与材料特性参数、工艺参数整合，划分数据集为训练集、验证集和测试集，运用迁移学习和集成学习策略，对支持向量回归、核岭回归、KNN、随机森林回归和梯度提升树五个模型进行训练；以均方根误差RMSE、平均绝对百分比误差MAPE和决定系数为评估指标，根据评估结果采用动态权重分配算法集成为最终回弹预测模型，其中，用于衡量模型对数据的拟合程度，越接近1表示模型拟合效果越好，计算，公式为 其中是真实值，是预测值，是真实值的均值，n是样本数量； MSE均方误差，衡量预测值与真实值之间差异的平方平均值，公式为 其中是真实值，是预测值，n是样本数量； MAPE平均绝对百分比误差，衡量预测值与真实值之间的相对误差，以百分比表示，公式为 根据各模型的比值，确定每个模型在最终预测中的权重，将模型集成为补偿预测模型，输入材料特性和工艺参数，该模型输出回弹预测值； S05自动补偿：将最终回弹预测模型嵌入自动补偿装置，该装置的可视化参数输入模块接收操作人员输入的工艺参数和材料特性参数；嵌入式回弹预测模型预测回弹矢量；回弹补偿计算模块依据预测结果和预设补偿规则计算回弹补偿值；自动补偿控制模块根据补偿值生成控制信号，调整冲压设备的工艺参数，对冲压零件回弹的自动补偿。

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