浙江大学;浙江创新汽车空调有限公司王自立获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学;浙江创新汽车空调有限公司申请的专利基于截断高斯函数虚拟样本扩充的弯管成形工艺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：CN119830733B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411898960.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于截断高斯函数虚拟样本扩充的弯管成形工艺预测方法是由王自立;顾煜琛;张树有;杨炳珍设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于截断高斯函数虚拟样本扩充的弯管成形工艺预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于截断高斯函数虚拟样本扩充的弯管成形工艺预测方法。包括以下步骤：构建原始样本数据集，建立扩充域范围；使用原始样本数据集对多个代理模型进行训练和融合，得到混合代理预测模型；通过多目标优化算法根据扩充域范围和混合代理模型生成虚拟样本数据集；将虚拟样本数据集和原始样本数据集合并后，训练混合代理预测模型，得到基于传递的混合代理模型；使用基于传递的混合代理模型，根据待预测工艺参数预测横截面畸变率。本发明方法有效克服了机械工程领域样本量少、预测精度低的缺陷，通过生成虚拟样本数据集，增加了样本量和预测稳定性，并应用高精度传递混合代理模型，提高了预测模型对横截面畸变率的预测准确率。
本发明授权基于截断高斯函数虚拟样本扩充的弯管成形工艺预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于截断高斯函数虚拟样本扩充的弯管成形工艺预测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、获取管件弯曲成形过程中不同的工艺参数组合及对应的横截面畸变数据，构建原始样本数据集； S2、根据所述原始样本数据集获得扩充域范围；同时使用原始样本数据集分别训练多个代理模型，融合所有训练后代理模型，获得混合代理预测模型；再通过多目标优化算法，根据所述扩充域范围和所述混合代理模型，生成虚拟样本数据集；将所述虚拟样本数据集和所述原始样本数据集合并成混合样本数据集； S3、使用所述混合样本数据集训练所述混合代理预测模型，得到基于传递的混合代理模型； S4、使用所述基于传递的混合代理模型，根据待预测工艺参数预测横截面畸变数据。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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