基于LS-SVM的低碳钢抗拉强度与硬度关系模型研究

• 作者: 张亚 马清艳
• 来源期刊: 中北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 最小二乘支持向量机 抗拉强度 硬度 遗传优化算法
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 机械与动力工程
• 页码范围: 258-261,278
• 页数: 5页
• 分类号: TG142.1+5
• 字数: 2246字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3193.2016.03.010

摘要

在钢铁材料产品质量检验中,硬度与抗拉强度是两个最常用的力学性能指标,它们之间存在一定的正相关关系.基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)原理,结合遗传优化算法(GA),建立材料洛氏硬度作为输入值和抗拉强度为输出值的模型,对低碳钢的洛氏硬度与抗力强度之间的关系建立模型并分析.结果显示,应用GA-LSSVM建立的数学模型,可通过硬度预测抗拉强度,实验值与模型值的最大相对误差为0.237 2,均方误差为0.008 4,从而证明此模型的精确性和适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张亚	中北大学机电工程学院	112	370	8.0	11.0
2	马清艳	中北大学机械与动力工程学院	10	58	5.0	7.0