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基于改进PSO-SVR的连杆机构可靠度敏感性研究

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【作者】 夏尔冬王春荣熊昌炯刘建军

【Author】 XIA Er-dong;WANG Chun-rong;XIONG Chang-jiong;LIU Jian-jun;School of Mechanical & Electronic Eng,Sanming Univ.;College of Mechanical Engineering and Applied Electronics Technology,Beijing University of Technology;

【机构】 三明学院机电工程学院北京工业大学机械工程及应用电子技术学院

【摘要】 为提高连杆机构的运动精度可靠性,提出一种利用多体动力学和支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)算法构建机构的运动模型并对其进行可靠度敏感性分析的方法。通过引入粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对SVR的惩罚参数和核函数参数进行寻优,提高SVR的回归预测精度。为克服PSO容易早熟和搜索精度低等缺点,对惯性权重系数和学习因子进行改进,应用改进算法与标准PSO-SVR算法并结合蒙特卡洛模拟对四杆机构的可靠度敏感性进行分析研究。通过实验对比表明,改进的算法收敛速度更快、回归预测精度更加接近于蒙特卡洛模拟,且计算速度优于蒙特卡洛模拟。

【基金】 福建省自然科学基金项目(2016J01741,2018J01513);福建省教育厅科技项目(JK2015046,JT180499);三明市科技项目(2014-G-6);福建省引导性项目(2016N0029);三明学院教育教学改革项目(J1710420)
【所属期刊栏目】 数字化设计与制造 (2020年02期)
  • 【DOI】10.19356/j.cnki.1001-3997.2020.02.059
  • 【分类号】TP18;TH112
  • 【下载频次】4
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