采用PSO和SVM预测大锻坯内部空洞锻合压下率

• 作者: 梅益 陈伟
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 空洞锻合:粒子群优化 支持向量机 临界压下率
• 年，卷（期）: 2011,（27）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 243-245
• 分类号: TH16
• 字数: 3024字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.27.066

摘要

预测大型锻件内部空洞锻合时的压下率,目前都是局限于有限元数值模拟和一些复杂的数学公式.提出一种新的预测方法,用SVM回归模型预测空洞闭合的临界压下率.选取几个影响空洞闭合的主要因素作为支持向量机的输入特征,用PSO优化SVM的核参数以提高其精度,结合LIB-SVM工具箱,训练出一个SVM模型.该模型可以快速预测锻坯内部空洞锻合临界压下率,将其预测结果与计算机模拟结果相比较,相关系数几乎达到了85％,具有较好的预测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梅益	贵州大学机械工程学院	51	168	7.0	10.0
2	陈伟	贵州大学机械工程学院	52	169	7.0	10.0