本文關(guān)鍵詞：基于最小二乘支持向量機的應(yīng)力強度因子預(yù)測模型　出處：《機械設(shè)計與研究》2016年04期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 最小二乘支持向量機 應(yīng)力強度因子 粒子群優(yōu)化 預(yù)測

【摘要】：應(yīng)力強度因子是表征材料斷裂的重要參量,與應(yīng)力大小,裂紋的形狀和裂紋長度有關(guān)。對應(yīng)力強度因子進行分析,基于最小二乘支持向量機原理,結(jié)合粒子群優(yōu)化,建立以應(yīng)力大小和裂紋長度作為輸入值,應(yīng)力強度因子為輸出值的模型,從而對應(yīng)力強度因子進行分析和預(yù)測。模型預(yù)測值與理論值進行分析比較,結(jié)果顯示,基于最小二乘支持向量機結(jié)合粒子群優(yōu)化算法建立的數(shù)學(xué)模型,模型擬合優(yōu)度為0.994 9,可通過應(yīng)力大小和裂紋長度預(yù)測應(yīng)力強度因子,預(yù)測值與精確值的相對最大誤差為0.186 4,可證明該模型的適用性與精確性。
[Abstract]:Stress intensity factor (SIF) is an important parameter to characterize the fracture of materials, which is related to the size of stress, the shape of crack and the length of crack. The stress intensity factor is analyzed based on the principle of least squares support vector machine (LS-SVM). Combined with particle swarm optimization, a model with stress size and crack length as input value and stress intensity factor as output value is established. The results show that the mathematical model based on least squares support vector machine combined with particle swarm optimization algorithm is established. The goodness of fit of the model is 0.994 9. The stress intensity factor can be predicted by the stress size and crack length, and the relative maximum error between the predicted value and the accurate value is 0.186 4. The applicability and accuracy of the model can be proved.
【作者單位】： 中北大學(xué)機械與動力工程學(xué)院;中北大學(xué)機電工程學(xué)院;
【基金】：部級預(yù)研項目
【分類號】：TP18;O346.1
【正文快照】： 當(dāng)構(gòu)件中存在裂紋時,在裂紋附近部位,會出現(xiàn)應(yīng)力集中現(xiàn)象,甚至可引起裂紋進一步擴展,最終導(dǎo)致零件斷裂失效。彈性物體在外力作用下,應(yīng)力強度因子可用于表征裂紋尖端附近的應(yīng)力場強度,是衡量材料斷裂的重要表征參量之一。它和裂紋的形狀、應(yīng)力大小和裂紋長度有關(guān)。支持向量機[1

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本文編號：1429308