近日，公司智能制造系与合作单位（南京智欧智能技术研究院有限公司、西班牙 Tecnalia 研究院）在材料加工与制造领域国际权威学术期刊《Journal of Materials Processing Technology》发表题为《Physics-guided Mamba network for real-time force prediction in Incremental Sheet Forming: A hybrid data-physics approach》的重要研究成果，构建了基于物理引导的混合建模框架（PG-MHMF），为板材单点渐进成形（SPIF）的高保真力预测与几何精度控制提供了理论指导和框架方法。
几何精度控制是限制板材渐进成形工业应用的关键瓶颈。成形力是精度管理的关键变量，建立高保真度的预测模型是精密制造的前提。传统分析模型通常因简化的接触假设而降低保真度，纯数据驱动方法则难以兼顾泛化能力与物理一致性。
针对此问题，团队提出了一种物理引导的Mamba混合建模框架（PG-MHMF）。该框架协同融合了基于物理的分析模型（PAM）与基于Mamba的残差校正网络（MRCN）。PAM采用统一接触包络策略有效建立力学基线，MRCN则将物理增强输入纳入选择性状态空间机制，精确学习非线性残差。实验结果表明，该框架在泛化数据集上表现出较好的鲁棒性，为优化制造质量提供了数据与物理协同的新范式。
论文第一作者是sun太阳成博士研究生王飞翔，通讯作者是suncitygroup太阳成刘晓军教授，作者包括suncitygroup太阳成苏铭、莫景文、贺东老师、西班牙 TECNALIA 研究与创新中心首席研究员Mariluz Penalva Oscoz、南京智欧智能技术研究院有限公司杨海研究员等。上述研究工作得到了江苏省基础研究计划（No. BK20251274）以及国家重点研发计划“政府间国际科技创新合作”专项（No. 2023YFE0198600）的资助。
（论文链接：https://doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2026.119296）
供稿人：王飞翔
审稿人：刘晓军
