应用遗传算法优化支持向量机的疲劳裂纹扩展预测

• 作者: 张昱 龚兰芳
• 来源期刊: 现代制造工程
• 学科: 工学
• 关键词: 疲劳裂纹扩展 支持向量机 遗传算法 参数优化
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 制造技术/工艺装备
• 页码范围: 86-88,115
• 分类号: TG113
• 字数: 1739字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3133.2011.06.024

摘要

准确讯速地预测疲劳裂纹的扩展进程具有十分重要的现实意义和显著的经济效益.为了实现疲劳裂纹长度的准确预测,提出基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)的疲劳裂纹扩展预测方法,其中遗传算法用于确定SVM中的训练参数,得到优化的SVM预测模型.试验结果表明:用GA-SVM对疲劳裂纹长度进行预测具有很好的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龚兰芳		31	115	5.0	9.0
2	张昱	广东省科学院自动化工程研制中心	12	77	5.0	8.0