航空材料学报
航空材料學報
항공재료학보
JOURNAL OF AERONAUTICAL MATERIALS
2012年
5期
92-96
,共5页
唐江凌%蔡从中%皇思洁%肖婷婷
唐江凌%蔡從中%皇思潔%肖婷婷
당강릉%채종중%황사길%초정정
Al-Cu-Mg-Ag合金%强度%支持向量回归%粒子群优化%回归分析
Al-Cu-Mg-Ag閤金%彊度%支持嚮量迴歸%粒子群優化%迴歸分析
Al-Cu-Mg-Ag합금%강도%지지향량회귀%입자군우화%회귀분석
为了研究不同时效工艺下Al-Cu-Mg-Ag合金强度性能,根据实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)方法,建立了SVR预测模型.模型以Al-Cu-Mg-Ag合金时效温度与时效时间为输入,合金的抗拉强度、屈服强度为输出.经过与BP神经网络模型进行比较,结果表明:对于相同的训练样本和检验样本,支持向量回归模型比BP神经网络模型具有更高的预测精度.
為瞭研究不同時效工藝下Al-Cu-Mg-Ag閤金彊度性能,根據實測數據集,應用基于粒子群算法(PSO)尋優的支持嚮量迴歸(SVR)方法,建立瞭SVR預測模型.模型以Al-Cu-Mg-Ag閤金時效溫度與時效時間為輸入,閤金的抗拉彊度、屈服彊度為輸齣.經過與BP神經網絡模型進行比較,結果錶明:對于相同的訓練樣本和檢驗樣本,支持嚮量迴歸模型比BP神經網絡模型具有更高的預測精度.
위료연구불동시효공예하Al-Cu-Mg-Ag합금강도성능,근거실측수거집,응용기우입자군산법(PSO)심우적지지향량회귀(SVR)방법,건립료SVR예측모형.모형이Al-Cu-Mg-Ag합금시효온도여시효시간위수입,합금적항랍강도、굴복강도위수출.경과여BP신경망락모형진행비교,결과표명:대우상동적훈련양본화검험양본,지지향량회귀모형비BP신경망락모형구유경고적예측정도.
