对称式四辊卷板机属于结构简单、准确度高的卷圆设备,在工业生产中发挥着不可替代的作用。它的操作过程是将板材放入上下辊之间,通过调整上辊轮的下压量得到各种半径的圆筒,从而满足广大厂家的需求。但是,针对多样化的需求,传统卷圆工艺的弊端越来越凸显出来,比如,针对高精度零部件生产,需要有经验的工作人员通过反复的调试来找到最佳的工艺参数,以解决弯曲回弹带来的产品精度问题,浪费了大量的人力物力。因此,需要找出新的精确预测回弹量的方法来适应生产需要。本文分别采用解析法、有限元法和机器学习法来计算四辊卷圆的下压量。采用准确度、平均绝对误差、均方误差和R方值等评价标准比较三种方法的准确性,目的是找出最佳的四辊卷圆下压量的计算方法。首先,解析法阐述了卷圆成型的过程,运用小曲率平面弹复理论进行回弹分析,计算回弹前圆筒曲率半径,利用几何模型得出卷圆半径与上辊压下量的表达式。其次,采用有限元法模拟四辊卷圆的真实过程,不断调整下压量,找到圆筒半径与上辊压下量的关系,直接得出所对应的下压量结果。最后,机器学习法提出基于支持向量机和随机森林的预测算法。采用实验数据多次训练,形成优化模型,模型中输入卷圆半径、弹性模量、塑形切变模量、屈服应力等参量,即可得到卷圆下压量。在本次研究中,通过比较多种方法的性能指标,发现随机森林回归算法在四辊卷圆下压量预测方面具有显著的优越性,且可以实现多种材料属性、多种材料尺寸和多种半径的同时预测,随着数据的增多,预测精度不断提高。非常适合工业生产的需要。