SVM在气体减压器稳定性能中的应用

发布时间：2017-07-07 15:22

  本文关键词：SVM在气体减压器稳定性能中的应用

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【摘要】：使用支持向量机(SVM)研究涡轮气封减压试验系统中高压卸荷膜片式减压器的稳定性问题,主要集中于以往方法不易涉及的多结构参数变化.针对稀疏易有残缺的小样本空间,与BP(back propagation)神经网络模型进行对比,得出SVM方法在所研究数据集上的一些结论:SVM模型预测性能在多结构参数变化情形下优于BP神经网络模型,预测误差平均降低了25.5%;SVM的泛化性好于BP;在双参数、三参数情形下,SVM模型为气体减压器的设计提供了更好的决策支持,给出了优化结构参数的设计建议.
【作者单位】： 北京航空航天大学数学与系统科学学院;北京航空航天大学宇航学院;
【关键词】： 支持向量机(SVM) 减压器 稳定性 核函数 过拟合 泛化性
【基金】：国家高技术研究发展计划(2011AA7023022) 国家自然科学基金(11101023,11371044)
【分类号】：TP18;TH136
【正文快照】： 减压器是流体管路系统中的降压和稳压元件,其动力学特性得到广泛研究.许多方法对减压器建模并使用数值方法探讨其稳定性问题[1-9],如4阶龙格-库塔法[1,9],流固耦合方法[7],有限体积瞬变仿真方法[8],粒子群优化算法[9]等.这些方法和模型多采用等温条件[1,5-6],在阀芯和孔节流上

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 陈阳;高芳;张黎辉;张振鹏;陈锋;;减压器动态仿真的有限体积模型[J];推进技术;2006年01期

【共引文献】

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【相似文献】

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本文编号：530799