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双响应曲面法（DRSM）是实现稳健性参数设计（RPD）的主要实现方法，但是当过程较为复杂时，DRSM多项式模型的拟合性通常较差。文章提出一种基于支持向量机（SVM）的RPD实现方法。首先采用乘积表获取样本数据，然后利用SVM直接拟合质量特性均值与方差的均方误差（MSE），最后，以最小化MSE作为目标，利用梯度下降法进行参数优化。对叶形弹簧RPD的算例研究表明，所提方法拥有良好的拟合性与预测性，对于复杂的MSE响应曲面的重现能力较强，并且可以得到多个可行解。说明了方法的有效性与优越性。