基于SVM的典型機(jī)械聯(lián)接結(jié)構(gòu)壽命預(yù)測(cè)研究.pdf

1、本文研究的內(nèi)容來(lái)源于國(guó)家自然科學(xué)基金與中國(guó)工程物理研究院聯(lián)合基金項(xiàng)目“基于核函數(shù)的結(jié)構(gòu)特征參數(shù)辨識(shí)及其變化預(yù)測(cè)方法”(項(xiàng)目編號(hào)：11176027)，該項(xiàng)目主要是對(duì)長(zhǎng)期貯存的大型裝備進(jìn)行健康狀態(tài)檢測(cè)與變化預(yù)測(cè)分析。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　(1)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題、支持向量機(jī)算法、核函數(shù)理論和多參數(shù)優(yōu)化方法進(jìn)行探討和分析。重點(diǎn)研究支持向量機(jī)算法對(duì)小樣本數(shù)據(jù)的處理能力。
　　(2)支持向量機(jī)是一種多參數(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。通過(guò)研究支

2、持向量機(jī)模型參數(shù)相互之間的約束關(guān)系，結(jié)合徑向基核函數(shù)支持向量機(jī)的漸近性能，找到最優(yōu)參數(shù)組合的“好區(qū)”，再采用改進(jìn)人工蜂群優(yōu)化算法在“好區(qū)”內(nèi)搜尋最優(yōu)參數(shù)。從而，構(gòu)建出支持向量機(jī)模型參數(shù)的優(yōu)化體系，即L-ABC-SVM方法。
　　(3)為了探究環(huán)境因素對(duì)貯存裝備聯(lián)接結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的影響，依據(jù)加速壽命腐蝕試驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，搭建三種聯(lián)接方式(鉚接、焊接、螺栓聯(lián)接)的加速壽命試驗(yàn)平臺(tái)。建立數(shù)據(jù)預(yù)處理流程方案，對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，再采用L-ABC-SV