基于支持向量机的非线性系统内模控制

提出了基于回归型支持向量机的非线性系统内部模型和逆模型的辨识建模方法,在此基础上,提出了基于回归型支持向量机的非线性系统内模控制的方法。仿真试验结果表明:采用回归型支持向量机建立的非线性系统内部模型和逆模型都具有很高的建模精度和较强的泛化能力,基于回归型支持向量机的内模控制算法对非线性系统具有良好的控制性能、较强的抗干扰能力和鲁棒性能。     

基于支持向量机的材料热处理性能预测模型研究

介绍了支持向量机(SVM)技术中的支持向量回归模型,并结合实例运用SVM技术构建了42CrMo钢热处理力学性能预测的数学模型.研究表明,在小样本条件下,应用SVM技术构建数学模型的最大预测相对误差为4.78%;而且随着检验精度的提高,模型的预测精度保持基本不变,泛化能力明显优于用人工神经网络的BP模型.认为在材料热处理领域应用SVM技术构建预测力学性能的数学模型,能较好地解决小样本和模型预测精度间的矛盾.     

基于多类支持向量机的板形识别方法

提出一种基于多类支持向量机理论的板形识别分类器,通过对冷轧工序中板形仪测得的数据进行预处理,获取所需样本数据。采用“一对多”方法训练多类支持向量机分类器,最后用测试样本对训练出的分类器进行性能测试。仿真结果表明该方法在处理小样本数据时识别率非常高,泛化能力更强,为板形识别提供了新的研究方法。     

基于支持向量回归机的反卷积技术

为了提高复合材料超声无损检测(UNDT)中A扫描信号的时域分辨率,在分析传统反卷积技术局限性的基础上,提出了一种基于支持向量回归机(SVR)的反卷积技术.通过研究SVR的数学模型,将超声检测传输的数学模型经过傅立叶变换变换到频域后,对变换得到的复数按照实部和虚部分别进行最优化求解,求解结果合成复数再经过反傅立叶变换变回时域,得到最终的反卷积结果.计算机仿真结果表明,与传统反卷积技术相比,该方法在提高时域分辨率能力方面大大改观,并表现出很好的泛化性能.     

基于支持向量机的焊缝尺寸预测

焊缝尺寸是决定焊接接头强度及有关性能的重要因素,因此也是焊接质量控制的重要内容.分别以焊接电流、电弧电压以及焊接速度作为输入向量构造样本集,建立CO2焊接焊缝尺寸支持向量机模型,分别运用线性核函数,多项式核函数、高斯径向基核函数以及指数径向基核函数对焊缝熔宽、焊缝熔深以及焊缝余高进行预测.结果表明,采用指数径向基核函数所建立的支持向量机模型可以有效地对焊缝尺寸进行预测,为进一步实现焊缝质量的在线控制提供依据.     

基于LabVIEW和支持向量机的电弧传感焊缝偏差识别系统

在虚拟仪器开发软件LabVIEW环境下,构建了一种新的基于旋转电弧传感的自动焊缝偏差识别系统.描述了基于LabVIEW的数据采集,小波滤波,数据归一化处理,纵向均值滤波,横向数据维数约简等预处理方法.简述了支持向量回归机的基本原理,数据依赖型核函数的构建,以及支持向量回归机在MATLAB中的算法实现.最后采用LabVIEW和MATLAB相结合的方法,给出了偏差识别系统整个软件的设计方法及控制流程并进行了试验研究.结果表明,方法是可行的,识别精度能满足工程应用的需要.     

基于支持向量机的铣削力预测

针对小样本、低泛化、过拟合和局部极小等问题,建立基于支持向量机(SVM)的铣削力预测模型,对铣削力进行预测,将其预测结果与试验值、BP神经网络预测值进行对比分析。结果表明:在训练样本较小情况下,得到的预测值与试验值吻合较好,且相对于BP神经网络预测模型的预测精度高。     

基于支持向量机的磁流变液流变特性研究

磁流变液的力学性能受到剪切速率、外加磁场等的综合影响.利用支持向量机的两维回归方法,对小样本数据进行拟合,获得结构风险小、泛化性能好的流变特性三维关系曲面.分别用幂律模型和Bingham模型,采用切片的方法分析磁场强度、剪切速率与剪切应力三者之间的关系,根据实验数据的方差值,可知采用幂律模型的本构方程来描述该实验自行配置的磁流变液的流变特性更合理.利用被干扰的采样数据,建立零均值白噪声驱动下输出有色信号的测试系统的传递函数;根据自回归滑动平均模型的系数与对应微分方程的系数的转换关系,求解系统的无阻尼固有频率和阻尼比;分析磁场作用下测试系统的阻尼系数和弹性系数的变化,结果表明,磁场对磁流变液动态阻尼特性有显著的影响.     

基于支持向量机的齿轮故障分类

齿轮是旋转机械中的关键元件。提出了一个基于支持向量机的齿轮多故障分类方法。齿轮状态被划分为正常、齿轮磨损和断齿状态。振动信号的均方根和小波包能量被选作为分类器的特征参数。分类器选用支持向量机（SVM）。SVM具有良好的实用性及多分类能力。实验结果表明：提出的方法能很好地区分齿轮故障。     

基于模糊支持向量机的产品造型特征研究

消费者的喜好往往影响着各种产品的造型特征.传统上,产品造型设计的质量在很大程度上依靠设计师的直觉,在市场上并不总是成功的.提出基于模糊支持向量机的产品造型设计方法.依据消费者的喜好构造产品造型设计分类模型,采用一对一的方法将多级问题分解成两级问题进行处理.收集产品样本和造型特征制定分类问题并进行系统研究,每个产品的样本和模糊隶属度被指定为一类标记,利用收集的产品样本建立一对一模糊支持向量机模型.通过交叉验证法确定模型的理想训练参数.     

基于支持向量机的蠕墨铸铁表面粗糙度预测

目的准确预测蠕墨铸铁加工过程中的表面质量,指导加工参数调整,保证加工过程中加工质量的稳定,运用差分进化算法优化的SVM模型(DE-SVM)构建蠕墨铸铁表面粗糙度(Ra)预测模型和加工参数选择方法。方法采用DE-SVM提高支持向量机回归模型的预测精度,建立针对实际加工材料的表面粗糙度预测模型,基于构建的预测模型,挖掘表面粗糙度与加工参数之间的关系,从而获得较优的加工参数。结果结合蠕墨铸铁的铣削加工实验数据,对比DE-SVM与常用优化算法(粒子群优化算法(PSO)和遗传算法(GA))优化的SVM模型,DE-SVM模型获得的MAPE(0.122)和R2(0.9559)值均优于粒子群和遗传算法优化的支持向量模型获得MAPE和R2值。在给定的加工参数范围内,切削速度和进给速度对表面粗糙度的影响较大,且表面粗糙度与切削速度成正比关系,与进给速度成反比,而切削深度对表面粗糙度影响不显著。结论由实验的对比结果可知,采用DE-SVM模型建立的蠕墨铸铁表面粗糙度模型具有更高的预测精度,基于DE-SVM获得的加工参数对表面粗糙度的影响,可有效指导加工参数的选择与调整,对保持蠕墨铸铁优良的加工质量具有较好的指导意义。     

变质处理对高强度灰铸铁钻削加工性能的影响

目前,通常采用加Mo高强度灰铸铁生产本体抗拉强度大于250MPa的大马力发动机缸体,由于Mo-Fe价格一直居高不下,使生产成本提高。因此开发低成本、高强度、易加工的灰铸铁具有重大意义。采用变质处理方法,生产满足大马力发动机缸体性能要求的不含Mo高强度灰铸铁,对比研究了含Mo与变质处理不含Mo高强度灰铸铁在钻削加工过程中的钻削抗力、扭矩、钻头磨损形貌、钻屑特征及两种灰铸铁的石墨形态、尺寸、分布和基体珠光体片间距对钻削加工性能的影响规律。结果表明,变质处理可以获得细小、弯曲、均匀分布的片状石墨,能够改善灰铸铁的钻削加工性能,同时提高抗拉强度。这为灰铸铁大马力发动机缸体毛坯国产化生产奠定了基础。     

灰铸铁强度自适应模糊神经网络预测

以高碳当量灰铸铁组织 强度实验数据为基础 ,用自适应模糊推理方法 ,建立了灰铸铁强度自适应模糊神经网络预测模型 ,与多元线性回归、模糊回归和广义回归神经网络模型相比 ,该模型学习精度高且具有较好的泛化性     

不同孕育剂处理的高强度灰铸铁加工性能研究

为研究不同孕育剂对灰铸铁切削加工性能的影响,制备了高强度HT350材质的试样.对比研究了孕育剂75SiFe、SrSi、BaSi、SiSr(80％)+75FeSi(20％)处理的高强度灰铸铁的力学性能和切削加工性能.结果表明,SiSr(80％)+75FeSi(20％)复合孕育处理的灰铸铁较单一孕育处理的灰铸铁石墨细小弯曲,基体组织均匀性好,具有较高的硬度以及较小的切削抗力,但其断面敏感性较大.单一孕育剂中75SiFe孕育处理的灰铸铁具有较高的抗拉强度、较小的硬度以及较低的断面敏感性.灰铸铁中A型石墨越细小,基体组织越均匀,灰铸铁的加工性能越好,说明显微组织的均匀性对灰铸铁的加工性能具有较大影响.     

变质处理对高强度灰铸铁车削加工性能的影响

研究了变质处理对高强度灰铸铁车削加工切削抗力、切削表面粗糙度、刀具磨损的影响规律,试验表明:大量、细小、弯曲、分布均匀的石墨有利于提高灰铸铁的强度和改善灰铸铁的车削加工性能;细小、交错分布的珠光体组织有利于提高灰铸铁的强度,但降低灰铸铁的车削加工性能。采用JF-1和JF-2复合变质处理,不仅使灰铸铁的抗拉强度超过含Mo灰铸铁的抗拉强度,同时具有更优良的车削加工性能。     

铁液热分析技术在高性能灰铸铁开发中的应用

介绍了铸铁热分析的基本原理和引进的一种新型热分析仪的系统组成、工作原理和应用功能。通过对生产试验数据总结分析,发现铸件的抗拉强度与一些热分析参数具有一定的相关性,其中如液相线温度每提高1℃,铸件本体抗拉强度提高1.2MPa。     

灰铸铁贝氏体等温淬火研究

研究了等温淬火热处理工艺对灰铸铁组织和性能的影响．并确定了860℃保温2h．然后在300℃保温1.5h的等温淬火工艺，在此工世条件下可获得贝氏体基体的高性能灰铸铁。     

灰铸铁合金化及加工性能研究

对比了在相同的孕育剂75SiFe孕育下多元合金添加剂(RE、Cr、Mn、Si、Fe)和Cu分别合金化处理得到的灰铸铁力学性能和加工性能,以及多元合金添加剂合金化处理不同孕育剂孕育得到的灰铸铁力学性能和加工性能.结果表明:在75SiFe孕育的情况下,多元合金添加剂合金化处理的灰铸铁与Cu合金化处理的灰铸铁相比,抗拉强度降低了6.5％,主切削力降低了3.5％～7.7％(切削深度2～3 mm),加工性能略好.均用多元合金添加剂合金化处理时,使用不同孕育剂75SiFe、SrSi和BaSi孕育得到的灰铸铁件强度基本相同,而SrSi孕育处理的灰铸铁切削加工性能最好.     

灰铸铁贝氏体等温淬火研究

研究了等温淬火热处理工艺对灰铸铁组织和性能的影响,并确定了860℃保温2h,然后在300℃保温1.5h的等温淬火工艺,在此工艺条件下可获得贝氏体基体的高性能灰铸铁。     

炉前包内冲废钢对灰铸铁组织和强度的影响

采用炉前包冲内冲废钢与孕育相结合的方法，研究了炉前包内冲废钢对灰铸铁组织和强度的影响。结果表明：冲废钢可以增加灰铸铁中初生奥氏体的数量，改变初生奥氏体枝晶的分布形态，强化灰铸铁孕育效果，有利于提高灰铸铁的强度。