近年来,随着越来越多的移动设备接入到5G移动网络中,这势必会导致流量的暴涨,给现有网络带来严峻挑战,将微基站部署在异形杆件上能够有效解决这一问题。目前,搭载5G微基站的异形杆件一般为圆锥或者棱锥杆件。其中多棱锥杆件的折弯可以看作是对等腰梯形样式的板料采用多个自由折弯组合而成,圆锥杆件的折弯则是利用大小端半径不同圆弧的上下模具通过多次折制最终得到一个圆锥杆件。折制多边棱锥杆件是通过控制上模具的行程来得到所期望的不同角度,而折制圆锥杆件的模具通常会根据杆件的规格采用不同上下模具对板料进行折弯,不同规格的圆锥杆件对应不同的上下模具,意味着工厂生产成本的增加。在折制异形杆件时,板料在折弯上模具卸载后,折制完成后的杆件板料会发生回弹。针对上述提出的问题,本文通过对棱锥杆件成形方法的研究来解决棱锥杆件在折弯过程中存在的回弹问题,并针对圆锥杆件的折制改进现有工艺方案,具体研究内容如下:（1）根据折弯成形的规律,对异形杆件的折弯成形及回弹过程分别进行应力分析,并建立卸载前上模具下压量模型,推导出折弯力公式,对折弯工艺和回弹影响因素进行分析,为下一步采用有限元分析方法对异形杆件的回弹研究及分析奠定了基础。（2）针对棱锥形杆件自由折弯成形与回弹过程进行有限元仿真,对ABAQUS进行二次开发,分析板料厚度和下模具开口宽度对折弯回弹的影响。设计正交试验,以回弹角作为目标分析实验结果,确定板料及模具性能指标对回弹影响的主次顺序。（3）对现有圆锥杆件的折弯工艺进行改进,针对传统锥形杆件的折弯需要定制上下模具的问题,提出利用圆弧逼近半径的成形方法来对圆锥杆件进行折弯,在锥度等参数改变的情况下通过计算得出最佳折弯道次,直至满足生产要求,能够极大程度减少工厂在模具上所消耗的成本。（4）建立S-SSA-BP神经网络,对回弹后的角度做出预测,并在回弹角预测模型的建立基础上,针对异形杆件的折弯实际应用问题,建立反求上模具行程预测和圆锥杆件折弯回弹角度模型,并设计人机交互界面用于回弹量和上模具下压量的预测,并对下压量进行修正。