机械设计与研究 ›› 2016, Vol. 32 ›› Issue (04): 125-127.doi: 10.13952/j.cnki.jofmdr.a4008
基于最小二乘支持向量机的应力强度因子预测模型
马清艳;张亚;
- 中北大学机械与动力工程学院;中北大学机电工程学院;
-
发布日期:2020-07-26
-
Published:2020-07-26
摘要： 应力强度因子是表征材料断裂的重要参量,与应力大小,裂纹的形状和裂纹长度有关。对应力强度因子进行分析,基于最小二乘支持向量机原理,结合粒子群优化,建立以应力大小和裂纹长度作为输入值,应力强度因子为输出值的模型,从而对应力强度因子进行分析和预测。模型预测值与理论值进行分析比较,结果显示,基于最小二乘支持向量机结合粒子群优化算法建立的数学模型,模型拟合优度为0.994 9,可通过应力大小和裂纹长度预测应力强度因子,预测值与精确值的相对最大误差为0.186 4,可证明该模型的适用性与精确性。
引用本文
马清艳;张亚;. 基于最小二乘支持向量机的应力强度因子预测模型[J]. 机械设计与研究, 2016, 32(04): 125-127.
| [1] | 曾国治, 魏子清, 岳宝, 丁云霄, 郑春元, 翟晓强. 基于CNN-RNN组合模型的办公建筑能耗预测[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(9): 1256-1261. |
| [2] | 李恒杰, 朱江皓, 傅晓飞, 方陈, 梁达明, 周云. 基于集成学习的电动汽车充电站超短期负荷预测[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(8): 1004-1013. |
| [3] | 段红燕, 唐国鑫, 盛捷, 曹孟杰, 裴磊, 田宏伟. 一种新型的疲劳强度预测模型[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(6): 801-808. |
| [4] | 姜俊豪, 陈刚. 驾驶机器人转向操纵的动态模型预测控制方法[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(5): 594-603. |
| [5] | 王子垚, 郭凤祥, 陈俐. 基于外推高斯过程回归方法的发动机排放预测[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(5): 604-610. |
| [6] | 李瑞, 刘卓然, 严佶祺. 正常血清降钙素和大肿块甲状腺髓样癌的研究进展[J]. 外科理论与实践, 2022, 27(3): 271-275. |
| [7] | 许勇, 蔡云泽, 宋林. 基于数据驱动的核电设备状态评估研究综述[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(3): 267-278. |
| [8] | 田若岑, 张庆振, 郭云鹤, 程林. 基于禁飞区规避的高超声速飞行器再入制导律设计[J]. 空天防御, 2022, 5(2): 65-74. |
| [9] | 陈志鑫, 汪怡平, 杨亚锋, 苏建军, 杨斌. 不同送风方式下大客车内飞沫传播特性研究[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(11): 1532-1540. |
| [10] | 沈阳武, 宋兴荣, 罗紫韧, 沈非凡, 黄晟. 基于模型预测控制的分布式储能型风力发电场惯性控制策略[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(10): 1285-1293. |
| [11] | 沈慧, 刘世民, 许敏俊, 黄德林, 鲍劲松, 郑小虎. 面向加工领域的数字孪生模型自适应迁移方法[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(1): 70-80. |
| [12] | 杨玲, 查晴, 张倩茹, 叶佳雯, 杨克, 刘艳. 钙化性主动脉瓣膜病的生物标志物预测模型的构建[J]. 内科理论与实践, 2022, 17(04): 324-329. |
| [13] | 张亮, 屈刚, 李慧星, 金皓纯. 智能电网电力监控系统网络安全态势感知平台关键技术研究及应用[J]. 上海交通大学学报, 2021, 55(S2): 103-109. |
| [14] | 巩伟峥, 许凌, 姚寅. 计及风速分布与机组惯量转化不确定性的风电场可用惯量估计[J]. 上海交通大学学报, 2021, 55(S2): 51-59. |
| [15] | 王岩, 陈耀然, 韩兆龙, 周岱, 包艳. 基于互信息理论与递归神经网络的短期风速预测模型[J]. 上海交通大学学报, 2021, 55(9): 1080-1086. |
| 阅读次数 | ||||||
|
全文 |
|
|||||
|
摘要 |
|
|||||