【摘 要】
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针对柔性机构可靠性分析中计算效率低和精度差的问题,提出一种柔性机构动态可靠性分析的支持向量机回归极值法。该方法利用蒙特卡洛法抽取柔性机构动态响应极值的小样本;基于
【机 构】
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北京航空航天大学能源与动力工程学院,河北联合大学电气工程学院
【基金项目】
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北京市自然科学基金资助项目(3102019)
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针对柔性机构可靠性分析中计算效率低和精度差的问题,提出一种柔性机构动态可靠性分析的支持向量机回归极值法。该方法利用蒙特卡洛法抽取柔性机构动态响应极值的小样本;基于这些样本和支持向量机回归理论,建立柔性机构动态响应极值的代理模型;使用该代理模型进行柔性机构动态响应可靠性分析。结合曲柄摇杆柔性机构实例,利用支持向量机回归极值法、蒙特卡罗法、人工神经网络代理模型和二次响应面代理模型方法,分别对连杆的变形和摇杆的摆角进行可靠性分析,通过对四种方法计算结果的比较,证明了支持向量机回归极值法在柔性机构动态可靠性分析中高效率和高精度,验证了支持向量机回归极值法在柔性机构动态可靠性分析的可行性和适用性。
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