论文研究基于改进PSO_LSSVM机械结构疲劳裂纹扩展预测.pdf

机械结构在长期的存储中,疲劳裂纹的变化受到多种环境因素的影响,针对目前疲劳裂纹预测准确率低的问题,提出一种基于最小二乘支持向量机方法(LSSVM)来预测机械结构的疲劳裂纹长度,通过改进的粒子群优化算法对LSSVM进行参数优化。改进的粒子群参数优化算法采用二次型惯性权重递减策略,使粒子群优化算法的优化过程更接近实际的非线性和高复杂过程。经仿真实验验证,结果表明,基于改进的粒子群参数优化的最小二乘支持向量机(PSO_LSSVM)对于机械结构的疲劳裂纹长度预测优于传统方法,收敛速度快,预测准确。