基于PSO-SVR和NSGA-Ⅲ的高温合金冷成形螺栓工艺优化附Matlab代码

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🔥 内容介绍

高温合金冷成形螺栓存在工艺参数与质量指标非线性强、多目标冲突（强度 - 成形力 - 缺陷率）、小样本数据依赖的痛点，本方案通过 “预测建模 + 多目标寻优” 的两阶段融合思路解决：

1. PSO-SVR 预测建模

   ：用粒子群优化（PSO）全局搜索支持向量回归（SVR）的惩罚因子C和核参数σ，解决 SVR 参数敏感问题，精准建立工艺参数到质量指标的非线性映射；

2. NSGA-Ⅲ 多目标优化

   ：以 PSO-SVR 的预测值为适应度函数，在工艺约束范围内，搜索满足 “抗拉强度最大化、成形力最小化、缺陷率最小化” 的帕累托最优工艺参数集，解决多目标冲突问题。

适用场景：高温合金（如 Inconel 718、GH4169）冷成形螺栓的工艺设计、生产过程优化、缺陷控制，尤其适用于实验样本稀缺、多目标平衡需求强烈的精密制造场景。

技术框架

1. 工艺 - 质量建模

   ：

   • 输入（工艺参数）：冷成形温度T、成形速度v、模具圆角半径r、压下量ε；

   • 输出（质量指标）：抗拉强度σ_b（最大化）、冷成形力F（最小化）、成形缺陷率P（最小化）；

2. 数据预处理

   ：生成机理驱动的模拟数据（或导入实际实验数据）、min-max 归一化（消除量纲）、划分训练 / 测试集；

3. PSO-SVR 预测模型

   ：

   • 粒子编码：每个粒子对应[log10(C), log10(σ)]（对数尺度，避免参数数量级差异）；

   • 适应度函数：SVR 的预测均方根误差（RMSE），最小化误差即优化参数；

4. NSGA-Ⅲ 多目标优化

   ：

   • 编码方式：每个个体对应 4 个工艺参数（T, v, r, ε）；

   • 约束条件：工艺参数的设备 / 材料约束（如温度 800-1100℃）；

   • 适应度函数：PSO-SVR 预测的 3 个质量指标（转化为最小化目标）；

⛳️ 运行结果

1. 加载全因子实验数据...

数据加载完成！

2. 绘制全因子实验结果图...

3. 建立PSO-SVR预测模型...

开始PSO优化SVR参数...

训练镦挤工序PSO-SVR模型...

优化目标1/4的SVR参数...

PSO迭代 10/30, 最佳适应度: 0.151193

PSO迭代 20/30, 最佳适应度: 0.151193

PSO迭代 30/30, 最佳适应度: 0.151193

目标1最优参数: C=6.3227, gamma=1.0000

优化目标2/4的SVR参数...

PSO迭代 10/30, 最佳适应度: 0.186245

PSO迭代 20/30, 最佳适应度: 0.186245

PSO迭代 30/30, 最佳适应度: 0.186245

目标2最优参数: C=1.5016, gamma=1.0000

优化目标3/4的SVR参数...

PSO迭代 10/30, 最佳适应度: 0.211252

PSO迭代 20/30, 最佳适应度: 0.211248

PSO迭代 30/30, 最佳适应度: 0.211241

目标3最优参数: C=1.2312, gamma=1.4595

优化目标4/4的SVR参数...

PSO迭代 10/30, 最佳适应度: 0.295342

PSO迭代 20/30, 最佳适应度: 0.295342

PSO迭代 30/30, 最佳适应度: 0.295342

目标4最优参数: C=10.0000, gamma=10.0000

训练顶镦工序PSO-SVR模型...

优化目标1/4的SVR参数...

PSO迭代 10/30, 最佳适应度: 0.241271

PSO迭代 20/30, 最佳适应度: 0.241271

PSO迭代 30/30, 最佳适应度: 0.241271

目标1最优参数: C=1.0000, gamma=1.0000

优化目标2/4的SVR参数...

PSO迭代 10/30, 最佳适应度: 0.148547

PSO迭代 20/30, 最佳适应度: 0.148547

PSO迭代 30/30, 最佳适应度: 0.148547

目标2最优参数: C=5.9297, gamma=1.0000

优化目标3/4的SVR参数...

PSO迭代 10/30, 最佳适应度: 0.246640

PSO迭代 20/30, 最佳适应度: 0.246639

PSO迭代 30/30, 最佳适应度: 0.246638

目标3最优参数: C=9.5526, gamma=1.5696

优化目标4/4的SVR参数...

PSO迭代 10/30, 最佳适应度: 0.279524

PSO迭代 20/30, 最佳适应度: 0.279524

PSO迭代 30/30, 最佳适应度: 0.279524

目标4最优参数: C=8.3428, gamma=1.0000

4. 评估PSO-SVR模型性能...

镦挤工序R²系数: f_eq1=0.9830, f_eq2=0.9869, f_r1=0.9887, f_y1=0.9898

顶镦工序R²系数: f_sigma2=0.8630, f_epsilon2=0.9872, f_r2=0.9956, f_y2=0.9874

5. 绘制预测性能图...

6. 执行NSGA-Ⅲ多目标优化...

开始镦挤工序NSGA-Ⅲ优化...

NSGA-Ⅲ优化开始...

第 10/50 代...

第 20/50 代...

第 30/50 代...

第 40/50 代...

第 50/50 代...

NSGA-Ⅲ优化完成！

开始顶镦工序NSGA-Ⅲ优化...

NSGA-Ⅲ优化开始...

第 10/50 代...

第 20/50 代...

第 30/50 代...

第 40/50 代...

第 50/50 代...

NSGA-Ⅲ优化完成！

7. 执行CRITIC-TOPSIS决策分析...

镦挤工序最优解: v1=19.5957, R1=4.4549, R2=2.9934

顶镦工序最优解: v2=4.3542, r1=0.9350, r2=0.9923

8. 绘制优化结果图...

9. 最终优化结果验证...

最终优化参数:

镦挤工序: v1=8.96 mm/s, R1=3.1 mm, R2=3.0 mm

顶镦工序: v2=3.54 mm/s, r1=0.94 mm, r2=0.80 mm

预测性能指标:

镦挤工序: f_eq1=38.06, f_eq2=0.2993, f_r1=455.6, f_y1=0.3044

顶镦工序: f_σ2=398.8, f_ε2=0.7793, f_r2=220.0, f_y2=0.5403

10. 与传统工艺对比分析...

与传统冷成形相比改善幅度:

等效应力: 24.18%, 等效应变: 4.36%, 剪切应力: 0.87%, 剪切应变: -0.24%

与热成形相比改善幅度:

等效应力: 36.82%, 等效应变: 26.43%, 剪切应力: 9.88%, 剪切应变: 28.40%

优化完成！所有图表已生成。

>> 

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]王俊杰.基于知识库和推理引擎的汽车结构件冷冲压工艺设计[D].武汉理工大学[2025-11-28].

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

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🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

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🌟电力系统方面

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🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

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零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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