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油箱壳外形复杂,拉深成形过程中容易出现侧壁起皱和圆角处破裂的缺陷,成形工艺参数的确定非常重要.结合分类与回归决策树(classification and regression tree,CART)的人工智能技术和模型交叉验证方法,通过调用Python平台开源库Scikit-Learn对油箱壳拉深成形数值模拟结果进行知识挖掘,筛选出对油箱壳拉深成形影响大的工艺参数;以基尼指数(Gini index)最小化作为最优特征值及最优切分点选择的依据,构建了工艺参数与性能指标关系的CART决策树,提取出了可靠的工艺设计规则.油箱壳拉深实例表明,CART决策树理论的知识发现技术是实现板料成形过程数值模拟结果...
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工程科学学报
ISSN： 2095-9389
CN： 10-1297/TF
Year： 2018
Issue： 11
Volume： 40
Page： 1373-1379
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