王伟等：基于CART决策树的冲压成形仿真数据挖掘 ·1375· A),CART决策树以此指标作为递归切分属性的 深模CAD模型，再将CAD模型导人Dynaform软 依据. 件[6).根据导入的CAD模型，在Dynaform软件中 1.3基于性能度量的模型交叉验证 建立拉深成形的凸模、凹模、压边圈和板料，通过网 模型交叉验证的基本思想是将数据样本切分为 格划分，建立如图3所示的工具-板料数值仿真模 训练集和测试集，通过训练集建立CART决策树分 型.板料为DQ钢，板料尺寸为850mm×800mm,厚 类模型，利用测试集评估CART模型的泛化误差和 度为0.8mm,选择Barlat材料模型，模型参数如表2 拟合效果. 所示. 对二分类问题，CART决策树模型分类预测结 果与样本集真实分类结果比较，有四种情况，即（模 型预测为真，真实结果为真)、（模型预测为真，真实 结果为假)、（模型预测为假，真实结果为真）、（模型 预测为假，真实结果为假)，这四种情况分别定义为 真正例(TP)、假正例(FP)、真反例(TN)、假反例 (FN),如表1所示.准确率P和召回率R分别定 义为： TP TP 图2油箱壳拉深模CAD模型 P=TP+FP R=TP+FN 4 Fig.2 CAD model of drawing die for tank cover 表1CART决策树分类结果情况 Table 1 CART decision tree classification result 预测结果 真实情况 正例 反例 凹模 正例 TP(真正例) N(假反例) 反例 FP(假正例) TN(真反例) 板料 压边圈 FI分数(F1 Score)是统计学中用来衡量分类模 型精确度的一种指标.它同时兼顾了分类模型的准 确率和召回率，模型的优劣可以根据F1分数大小来 凸模 判别，而F1分数定义为： FI=2xPxR 图3工具-板料数值仿真模型 (5) P+R Fig.3 Numerical simulation model for tools and sheet 2摩托车油箱壳拉深数值仿真及试验设计 如图4所示，当压边力f为196kN、拉深筋高度 h为4mm、凹模圆角半径r为5mm、摩擦系数u为 2.1油箱壳拉深成形数值仿真 0.125时的成形分析结果.从图4可看出，在凹模圆 在油箱壳制件模型基础上，补充工艺面和设置 角处由于进料困难、容易造成局部减薄，在侧壁处容 拉深筋，在UG软件中建立如图2所示的油箱壳拉 易出现起皱 表2板料材料参数 Table 2 Blank material parameters 杨氏弹性模量， 泊松比， 初应变， 强度系数， 强化指数，Barlat指数， 密度， 各向异性指数 E/GPa n p/(kg'mm-3) R45 Roo 207 0.28 0.0086 0.5407 0.21 6 7.85×10-6 2.1 1.32 1.66 2.2数值仿真试验设计与属性决策表 程全析因数值仿真试验.成形件最大减薄率是评价 影响侧壁起皱的主要参数为压边力∫和拉深筋 成形质量的重要指标，其中参数f和h对最大减薄 高度，影响圆角处局部减薄的主要参数为凹模圆 率是强影响因素，分别取5个水平，r和μ是弱影响 角半径r,此外摩擦系数u对成形质量的影响也是 因素，分别取2个水平，表3为影响因素水平表.油 需要注意的，因此，选择这四个参数进行拉深成形过 箱壳拉深成形全因析试验设计形成100组试验方王 伟等: 基于 CART 决策树的冲压成形仿真数据挖掘 A),CART 决策树以此指标作为递归切分属性的 依据. 1郾 3 基于性能度量的模型交叉验证 模型交叉验证的基本思想是将数据样本切分为 训练集和测试集,通过训练集建立 CART 决策树分 类模型,利用测试集评估 CART 模型的泛化误差和 拟合效果. 对二分类问题,CART 决策树模型分类预测结 果与样本集真实分类结果比较,有四种情况,即(模 型预测为真,真实结果为真)、(模型预测为真,真实 结果为假)、(模型预测为假,真实结果为真)、(模型 预测为假,真实结果为假),这四种情况分别定义为 真正例( TP)、假正例( FP)、真反例( TN)、假反例 (FN),如表 1 所示. 准确率 P 和召回率 R 分别定 义为: P = TP TP + FP , R = TP TP + FN (4) 表 1 CART 决策树分类结果情况 Table 1 CART decision tree classification result 真实情况 预测结果 正例 反例 正例 TP(真正例) FN(假反例) 反例 FP(假正例) TN(真反例) F1 分数(F1 Score)是统计学中用来衡量分类模 型精确度的一种指标. 它同时兼顾了分类模型的准 确率和召回率,模型的优劣可以根据 F1 分数大小来 判别,而 F1 分数定义为: F1 = 2 伊 P 伊 R P + R (5) 2 摩托车油箱壳拉深数值仿真及试验设计 2郾 1 油箱壳拉深成形数值仿真 在油箱壳制件模型基础上,补充工艺面和设置 拉深筋,在 UG 软件中建立如图 2 所示的油箱壳拉 深模 CAD 模型,再将 CAD 模型导入 Dynaform 软 件[16] . 根据导入的 CAD 模型,在 Dynaform 软件中 建立拉深成形的凸模、凹模、压边圈和板料,通过网 格划分,建立如图 3 所示的工具鄄鄄 板料数值仿真模 型. 板料为 DQ 钢,板料尺寸为 850 mm 伊 800 mm,厚 度为 0郾 8 mm,选择 Barlat 材料模型,模型参数如表 2 所示. 图 2 油箱壳拉深模 CAD 模型 Fig. 2 CAD model of drawing die for tank cover 图 3 工具鄄鄄板料数值仿真模型 Fig. 3 Numerical simulation model for tools and sheet 如图 4 所示,当压边力 f 为 196 kN、拉深筋高度 h 为 4 mm、凹模圆角半径 r 为 5 mm、 摩擦系数 滋 为 0郾 125 时的成形分析结果. 从图 4 可看出,在凹模圆 角处由于进料困难、容易造成局部减薄,在侧壁处容 易出现起皱. 表 2 板料材料参数 Table 2 Blank material parameters 杨氏弹性模量, E/ GPa 泊松比, 淄 初应变, 着0 强度系数, k 强化指数, n Barlat 指数, m 密度, 籽 / (kg·mm - 3 ) 各向异性指数 R90 R45 R00 207 0郾 28 0郾 0086 0郾 5407 0郾 21 6 7郾 85 伊 10 - 6 2郾 1 1郾 32 1郾 66 2郾 2 数值仿真试验设计与属性决策表 影响侧壁起皱的主要参数为压边力 f 和拉深筋 高度 h,影响圆角处局部减薄的主要参数为凹模圆 角半径 r,此外摩擦系数 滋 对成形质量的影响也是 需要注意的,因此,选择这四个参数进行拉深成形过 程全析因数值仿真试验. 成形件最大减薄率是评价 成形质量的重要指标,其中参数 f 和 h 对最大减薄 率是强影响因素,分别取 5 个水平,r 和 滋 是弱影响 因素,分别取 2 个水平,表 3 为影响因素水平表. 油 箱壳拉深成形全因析试验设计形成 100 组试验方 ·1375·