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大多数存在研究使用经常的力量当研究段力量时，减少 springback。然而，可变的段力量能更高效地减少 springback。关于在段弯曲形成的 springback 预言的当前的研究主要集中于与有限元素模拟相结合的人工的神经网络。有由支持向量回归(SVR ) 的 springback 预言的缺乏。在这篇论文， SVR 被使用在弯曲形成进程的三维的段预言 springback，并且可变的段力量轨道被优化。可变的段力量轨道的六个参数被选择为 SVR 模型的输入参数。实验(雌动物) 的设计产生的六十个实验被