本文關(guān)鍵詞：自適應(yīng)雙層果蠅相關(guān)向量機(jī)起重機(jī)當(dāng)量載荷譜預(yù)測(cè)方法　出處：《機(jī)械設(shè)計(jì)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：起重機(jī)載荷譜是其疲勞剩余壽命計(jì)算和安全評(píng)估的主要影響因素之一。針對(duì)載荷譜的隨機(jī)性、不確定性及數(shù)據(jù)樣本有限的問題,提出自適應(yīng)雙層果蠅相關(guān)向量機(jī)(ADRVM)的起重機(jī)當(dāng)量載荷譜預(yù)測(cè)方法。以混合核函數(shù)為基礎(chǔ),將自適應(yīng)步長(zhǎng)的果蠅算法直接應(yīng)用于相關(guān)向量機(jī)(RVM)核參數(shù)的優(yōu)化選擇中,同時(shí)為避免人為因素的影響,提出自適應(yīng)雙層果蠅算法對(duì)自適應(yīng)步長(zhǎng)的附加參數(shù)進(jìn)行選取,從而克服了單一核函數(shù)下RVM的局限性,解決了自適應(yīng)步長(zhǎng)引起的附加參數(shù)的選取沒有理論公式和有效依據(jù)的問題,提高了預(yù)測(cè)精度與魯棒性。用ZLJ5551JQZ110V汽車起重機(jī)的小樣本載荷譜對(duì)提出的方法進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明,在訓(xùn)練特性及預(yù)測(cè)精度方面,所提方法均優(yōu)于粒子群優(yōu)化算法的相關(guān)向量機(jī)、v-SVRM和LMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
[Abstract]:The load spectrum of crane is one of the main factors affecting the calculation and safety assessment of fatigue residual life . The method is based on the stochastic , uncertainty and limited data samples of the load spectrum . The adaptive double layer fruit fly algorithm is applied directly to the optimization of the kernel parameters of the correlation vector machine ( RVM ) based on the mixed kernel function .

【作者單位】： 太原科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：“863”國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目(2013AA040203) “十二五”國(guó)家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2011BAK06B05-05)
【分類號(hào)】：TH21;TP18
【正文快照】： 如何快速有效地實(shí)現(xiàn)在役起重機(jī)臂架結(jié)構(gòu)疲勞剩余壽命估算,預(yù)防災(zāi)難性事故發(fā)生,保證其使用過程中的安全性,關(guān)鍵在于能否獲取符合實(shí)際工況的載荷譜[1]。而起重機(jī)工作載荷在時(shí)間和空間上的隨機(jī)性、間歇性及循環(huán)性,導(dǎo)致實(shí)測(cè)載荷的隨機(jī)性和不確定性,同時(shí)由于試驗(yàn)條件的局限性,導(dǎo)致

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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10 嚴(yán)英杰;盛戈v，

本文編號(hào)：1426105