SVM颗粒运动形态及其能量耗散的预测分析

• 作者: 尹忠俊 徐志凯 韩天
• 来源期刊: 实验室研究与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 颗粒运动形态 能量耗散 支持向量机 网格搜索法
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 实验技术
• 页码范围: 59-64,82
• 页数: 7页
• 分类号: O328|TB34
• 字数: 6290字
• 语种: 中文

摘要

基于离散单元法建立了圆柱形颗粒阻尼器的仿真模型,研究了阻尼器内颗粒在不同激振条件下的运动形态及其能量耗散大小.为了获取两者之间的定量关系,应用基于网格搜索法(GS)的支持向量机(SVM)建立了颗粒运动形态的分类预测模型及其能量损耗的回归预测模型,对颗粒运动形态的分布及其能量损耗的大小进行了预测,并通过仿真进行了验证.结果 表明:基于GS方法优化的SVM能够建立一个预测准确度很高、推广泛化能力很强的分类和回归预测模型,该预测模型不仅能够很好地揭示颗粒系统在不同运动形态下的能量耗散的变化规律,而且还能在较大的激振条件范围内确定系统能量耗散最大值及对应的运动形态.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尹忠俊	北京科技大学机械工程学院	80	503	13.0	19.0
2	韩天	北京科技大学机械工程学院	27	140	6.0	11.0
3	徐志凯	北京科技大学机械工程学院	1	0	0.0	0.0