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摘要:
加速寿命试验可以在短时间内对产品寿命进行有效评定.针对以往机枪加速寿命模型预测能力较差的问题,提出了基于最小二乘支持向量机( LS-SVM)建立加速寿命模型的方法.以机枪寿终射弹量为寿命特征,以试验环境温度、枪管最大温度、射击间隔时间以及最大膛压为加速应力建立了机枪加速寿命模型.由于LS-SVM的参数选取是决定建立模型优劣的关键因素,因此采用遗传算法对LS-SVM参数进行优化选取.通过分析比较LS-SVM与常规变换方法和BP神经网络建立的机枪加速寿命模型精度,结果表明利用LS-SVM方法建立的模型明显优于其他2种方法,验证了LS-SVM在机枪加速寿命预测应用中的有效性.
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文献信息
篇名 基于最小二乘支持向量机的机枪加速寿命建模
来源期刊 兵工学报 学科 工学
关键词 系统工程 最小二乘支持向量机 神经网络 遗传算法 加速寿命试验
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目 目次
研究方向 页码范围 63-68
页数 分类号 TJ25
字数 5277字 语种 中文
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