【摘要】：針對傳統(tǒng)方法在大跨度、小樣本情況下的疲勞壽命預測準確率不高的問題,研究基于優(yōu)化SVR模型的壽命預測方法.根據(jù)大跨度樣本的特點,提出有效的預處理方法、SVR模型的訓練方法及參數(shù)優(yōu)化準則.以LY12CZ(2A12)鋁合金疲勞壽命預測為實例,分析了高斯核函數(shù)、多項式核函數(shù)及多層感知核函數(shù)對SVR模型訓練誤差的影響.結(jié)果表明高斯核函數(shù)更適用于SVR模型的訓練,并通過細菌覓食算法對核參數(shù)γ及懲罰因子C進行優(yōu)化選取,LY12CZ(2A12)鋁合金疲勞壽命預測結(jié)果驗證了該方法的有效性.
[Abstract]:Aiming at the problem that the accuracy of fatigue life prediction is not high in the case of long span and small sample, the life prediction method based on optimized SVR model is studied. According to the characteristics of large span samples, an effective preprocessing method is proposed, which is the training method of SVR model and the criterion of parameter optimization. Taking the fatigue life prediction of LY12CZ (2A12) aluminum alloy as an example, the effects of Gao Si kernel function, polynomial kernel function and multi-layer perceptual kernel function on the training error of SVR model are analyzed. The results show that the Gao Si kernel function is more suitable for the training of SVR model, and the prediction results of fatigue life of LY12CZ (2A12) aluminum alloy are verified by optimizing the selection of nuclear parameter 緯 and penalty factor C by bacterial foraging algorithm.
【作者單位】： 中南大學機電工程學院;中南大學輕合金研究院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51375500) 湖南省教育廳項目(2013SK2001) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助項目(2013zzts037)
【分類號】：TG115.57

【參考文獻】

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本文編號：2152307