文献类型：期刊文章

作　　者：韩彦彬[1,2] 白广忱[1] 李晓颖[3] 张振峰[2] 白斌[1]

机构地区：[1]北京航空航天大学能源与动力工程学院 [2]中国人民解放军93705部队58分队 [3]河北联合大学电气工程学院

出　　处：《计算力学学报》

基　　金：国家自然科学基金(51175017);北京市自然科学基金(3102019)资助项目

年　　份：2014

卷　　号：31

期　　号：3

起止页码：291-296

语　　种：中文

收录情况：AJ、AMR、BDHX、BDHX2011、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、IC、JST、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：为了改善柔性机构动态可靠性分析的效率和精度,基于支持向量机SVM(Support Vector Machine)回归理论,提出了一种柔性机构动态可靠性分析高效率高精度的SVM回归极值法SREM(SVM Regression Extremum Method)。首先,介绍了柔性机构可靠性分析的基本理论;其次,融合蒙特卡洛法MC(Monte Carlo)和SVM回归理论,建立了柔性机构动态响应极值的代理模型,并利用代理模型进行柔性机构可靠性分析。最后,利用SREM法对柔性机构实例进行了可靠性分析,并与MC和人工神经网络ANN(Artificial Neural Networks)的分析结果进行比较。结果显示,在小样本情况下,进行柔性机构动态可靠性分析时,SREM的计算效率和计算精度都比ANN高;SREM的计算效率比MC大大提高,计算精度与MC相当。验证了在柔性机构可靠性分析中SREM的高效率和高精度,并证明了SREM在柔性机构可靠性分析中的可行性和有效行性。

关 键 词：柔性机构  蒙特卡洛法 支持向量机 动态可靠性  SVM回归极值法  

分 类 号：V415.4] TB114.3]