支持向量机在航空结构声激励应力分析中的应用

• 作者: 张琼 杨玲 王克明
• 来源期刊: 沈阳航空工业学院学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: 声激励 支持向量机 RBF核函数 应力响应 模式识别 仿真
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 航空工程
• 页码范围: 15-18
• 页数: 4页
• 分类号: V231.95
• 字数: 2729字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-1248.2008.03.004

摘要

支持向量机是一种新的机器学习方法.它以统计学习理论为基础,从结构风险最小化原则出发,具有很好的泛化及推广能力.通过采用支持向量机对飞机襟翼结构在声激励试验中获得的总应力、总加速度及总声压数据进行分类,分别获得结构响应间的线性关系和非线性关系的样本点以及线性与非线性界限.最后利用多元线性回归模型分别建立线性关系和非线性关系的仿真模型.研究表明,支持向量机在模式分类中具有良好的分类性能,在解决航空结构声疲劳问题中有较好的工程应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王克明	沈阳航空工业学院飞行器动力与能源学院	42	296	11.0	15.0
2	张琼	沈阳航空工业学院飞行器动力与能源学院	2	33	2.0	2.0
3	杨玲	沈阳航空工业学院飞行器动力与能源学院	3	34	2.0	3.0