1.一种基于弯曲工艺的变模量模型参数的自动标定方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对实验数据进行最小二乘平滑滤波；

步骤2：将滤波后实验数据进行标准归一化处理；

步骤3：通过窗口向量法提取标准归一化值的向量转角数据；

步骤4：对向量转角数据进行最小二乘平滑滤波获得转角滤波值；

步骤5：提取转角滤波值的峰值特征点；

步骤6：过滤邻近的峰值特征点；

步骤7：基于峰值特征点进行数据分段；

步骤8：基于各段数据进行弹性模量识别。

2.根据权利要求1所述一种基于弯曲工艺的变模量模型参数的自动标定方法，特征在于：步骤1中，在加工得到多组实验数据后，选择滤波窗口为nF＝2mF+1，采用k-1次多项式对窗口内的实验数据点进行拟合其中，j＝i-mF,i-mF+1,...,i+mF，此处，i为实验数据的索引，i＝mF+1,mF+2,...,s，s为实验数据的总组数， 为实验载荷拟合值；代入窗口内nF组数据，得到nF个方程，构成k-1次线性方程组；为保证线性方程组有解，一般有nF≥k；如下，其中， 为残差；上式用矩阵表示为

YF＝XFAF+EF       (3)

求得AF的最小二乘解 为

其中， 为XF的转置矩阵；故J的滤波值为

第i个点的滤波后值为 将其作为新载荷值 窗口步进值为1，求解下一个窗口，直到所有点的滤波值全部求解完成。

3.根据权利要求1所述一种基于弯曲工艺的变模量模型参数的自动标定方法，其特征在于：在步骤2中，其中，第i组滤波数据为 为Fi滤波后的值， 为 滤波后最大值， 为 滤波后最小值，hmax为hi滤波后最大值，hmin为hi滤波后最小值， 为hi滤波后的归一化值，为 滤波后的归一化值。

4.根据权利要求1所述一种基于弯曲工艺的变模量模型参数的自动标定方法，其特征在于：步骤3中，选择窗口宽度为nR＝2mR+1或 对于窗口中心点第i个点的窗口内前mR+1组标准化后的力行程数据 其中，j＝i-mR,i-mR+1,...,i；利用最小二乘法拟合一条直线，直线方程为F＝C1h+D1               (9)其中，F为载荷，h为行程，C1为拟合直线的斜率，D1为拟合直线的截距；

对第i个点的窗口内后mR+1组标准化后的力行程数据 其中，j＝i，...,i+mR-1,i+mR；利用最小二乘法拟合一条直线，直线方程为F＝C2h+D2               (10)其中，C2为拟合直线的斜率，D2为拟合直线的截距；

将第i-mR个点的行程 代入直线方程(9)，求得一个拟合载荷值 获得点将第i+mR个点的行程 代入直线方程(10)，求得一个拟合载荷值 获得点 结合窗口中心点 求得向量

两向量的转角αo计算公式为

将计算得到的转角值αo作为此时窗口中心点行程 对应的转角值；设置窗口步进值为1，求解下一个窗口，直到所有的转角值全部求解完成。

5.根据权利要求1所述一种基于弯曲工艺的变模量模型参数的自动标定方法，其特征在于：步骤4中，向量转角数据的滤波窗口的宽度为nα＝2mα+1，采用k-1次多项式对窗口内的数据点进行拟合：其中，此处，i为向量转角数据的索引,i＝mα+1,mα+2,...,t,t为向量转角数据的总组数； 为转角拟合值；代入窗口内nα组数据，得到nα个方程，构成k-1次线性方程组，为保证线性方程组有解，一般有nα≥k；如下，其中， 为残差；上式用矩阵表示为

Yα＝XαAα+Eα        (15)

求得Aα的最小二乘解 为

其中， 为Xα的转置矩阵；故J的滤波值为

第i个点的转角滤波值为 窗口步进值为1，求解下一个窗口，直到所有点的转角滤波值全部求解完成。

6.根据权利要求1所述一种基于弯曲工艺的变模量模型参数的自动标定方法，其特征在于：步骤5中，设某个行程hi处的滤波后向量转角为 利用下列条件提取特征点其中，i＝2,3,...,l；即共有l组滤波后的行程角度数据；当 满足上式条件时，将此处的行程及其角度值保存；最终获得的峰值点为βij，其中，i＝1,2,...,q、j＝1,2，q为获得峰值点的组数；当j＝1时，这个二维数组存储转角峰值点的角度值，当j＝2时，存储其中转角峰值点对应的索引值。

7.根据权利要求1所述一种基于弯曲工艺的变模量模型参数的自动标定方法，其特征在于：步骤6中，在已提取的峰值点集合中，利用窗口和角度变化的阈值过滤相近的点；当相邻峰值点的角度值变化小于20％时，合并峰值点；如果相邻峰值点角度值之差超过20％，则判断两者的点序之差是否小于mα，如果小于，则合并峰值点，公式如下首先将β1,j(j＝1,2)，即第一组峰值点的转角值和其索引存储到γ1,j(j＝1,2)，然后判断其后一组转角值及其索引是否满足保存条件，如果满足，则保存到γij，如果不满足，则不保存；步进值为1，判断第二个点，过程相同，直到所有点均判断完成；最终，获得c组峰值点；

经此过滤后的特征点即为要获得的特征点。

8.根据权利要求1所述一种基于弯曲工艺的变模量模型参数的自动标定方法，其特征在于：步骤7中，根据峰值点的筛选结果，在多次弯曲凸模加载卸载过程中，共有c组峰值点；

根据加工过程中所得到的曲线形态特征，通过其转角确定：在一次弯曲凸模加载卸载过程中，第一个峰值点为弯曲过程材料的屈服点，第二个峰值点为凸模卸载起始点，第三个峰值点为凸模卸载终止点；根据上述特征，对弯曲加工数据进行分段处理，将各卸载数据段重新保存。

9.根据权利要求1所述一种基于弯曲工艺的变模量模型参数的自动标定方法，其特征在于：步骤8中，在将弹性加载段和各卸载段数据提取后，分别对每段的弹性模量进行重新确定；将弹性模量以指数形式描述为全量应变的函数，如下式Eu＝E0-(E0-Ea)[1-exp(-ξε)]        (20)其中，E0为材料默认弹性模量，Eu为材料实时弹性模量，Ea为饱和弹性模量，ξ为材料参数，ε为板材发生的应变；

将V形弯曲简化成平面应变模型，以板材长度方向为x方向，以板厚方向为y方向，板材中央处为坐标原点；在横坐标x处，在凸模载荷产生的弯矩M作用下，回弹曲率与弯矩的关系如下其中， 为弯矩M卸载后任意一点x处曲率半径；t为板材厚度，b为板材宽度；回弹后曲率的变化量进一步表达为：其中，

根据板材各处的坐标计算出凸模的行程h，通过这个V形弯曲的平面应变解析模型获得多组在实时弹性模量Eu下的h-F数据，有如下关系：Fi＝f(hi,Eu)        (24)

其中，i＝1,2,3,...,ψ，ψ为解析模型得到的载荷位移数据的索引最大值；

将目标函数定义为两组弯曲力数据残差平方和的0.5倍，当解析数据和加工数据足够接近时目标函数取最小值；定义弹性阶段目标函数如下式：其中， 为算法做第k次尝试时确定的Eu，Ωue为包含解析模型和加工数据的索引集合；

目标函数的自变量范围为 对目标函数进行二次近似，在第k次迭代时，得到近似函数：

其中， 为二次近似后算法自动在以 为中心，以Δk为半径的插值集合，j＝1,2,...,θ，θ为插值个数；离散目标函数的优化问题转化成二次近似函数极值问题：其中，d为每次迭代的矢量步长，Δk为在第k次迭代时的置信域半径；

对弹性加载和各段卸载数据处理后，在线得到加载段或每个卸载的弹性模量。