基于TS-SVR的飞行员服装耗能测试与评价方法研究

• 作者: 隋修武 刘启俊 戚晓玲 杨国甫
• 来源期刊: 航空科学技术
• 关键词: 服装耗能 支持向量机回归 测试平台 等级评估 禁忌算法
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 航空科学基金|Aeronautical Science Foundation
• 页码范围: 73-78
• 页数: 6页
• 分类号: V19
• 语种: 中文
• DOI: 10.19452/j.issn1007-5453.2021.08.012

摘要

不同特性的服装给飞行员带来不同的体能消耗,进而会影响飞行员的工作状态和工作效率,为了解决飞行服装耗能的测量和评价问题,本文提出了基于禁忌搜索算法(tabu search,TS)优化支持向量机回归(support vector machine regression,SVR)的服装耗能测量与评价方法.首先以模特机器人为核心,再现飞行员在行走与驾机工作模式,搭建了飞行服装耗能测试平台,为减少试验次数,设计正交试验,探讨了不同服装特性参数对耗能的影响,提出了服装耗能率的评价指标,建立了基于禁忌搜索算法改进SVR算法的服装耗能模型.试验结果表明,该模型对服装耗能的预测准确度达95.5％以上.