[发明专利]基于特征工程与岭回归机翼结构变形重构方法

权利要求书

1.一种基于特征工程与岭回归机翼结构变形重构方法，包括以下步骤：

步骤S01，建立机翼结构的有限元模型，并在机翼上翼面随机均匀布置多个应变测点和变形预测节点；

步骤S02，在机翼根部端肋处施加固定支撑约束，下翼面前缘、后缘及自由端分别等间距多个加载点，对结构施加单点集中载荷、单边载荷和渐变载荷的不同载荷形式，获得各个载荷形式下每个应变测点的应变值和变形预测节点的位移值，预测复杂载荷形式下机翼结构的变形位移值；

步骤S03，利用特征工程对每个应变测点进行重要性评估，并依据重要性系数对应变测点进行排序，选择重要性系数较高的测点用于岭回归模型变形重构；

步骤S04，将所有载荷形式包含的位移值和经过特征工程选择后的应变值按照8:2的比例分为训练数据集和测试数据集；

步骤S05，对训练数据集进行岭回归分析，构建应变测点的应变数值和变形预测节点的位移量之间预测岭回归模型；

步骤S06，按照建立的岭回归模型对测试数据集进行变形位移值预测，重构机翼结构的变形量。

2.根据权利要求1所述的一种基于特征工程与岭回归机翼结构变形重构方法，其特征在于：使用了随机森林特征工程和岭回归的方法进行计算，对经过特征工程后得到的最优应变测点子集建立回归模型，降低模型的复杂性，拟合应变数值与变形位移量之间的关系。

3.根据权利要求1所述的一种基于特征工程与岭回归机翼结构变形重构方法，其特征在于：步骤S02在机翼根部施加固定支撑约束，在变形位移量较大的自由端上翼面布置变形预测节点。

4.根据权利要求1所述的一种基于特征工程与岭回归机翼结构变形重构方法，其特征在于：步骤S01布置的应变测点，经步骤S03特征工程后优化传感器布局，重要性系数较高的应变测点提供传感器布置依据。

5.根据权利要求1所述的一种基于特征工程与岭回归机翼结构变形重构方法，其特征在于：根据步骤S04的训练数据集，由已知载荷形式预测未知载荷形式下的变形预测节点的位移值。

6.根据权利要求1所述的一种基于特征工程与岭回归机翼结构变形重构方法，其特征在于：步骤S05建立的岭回归模型忽略结构的复杂性，直接拟合应变数据和变形预测节点变形位移量之间的关系。

7.根据权利要求1所述的一种基于特征工程与岭回归机翼结构变形重构方法，其特征在于：步骤S03具体为：利用随机森林算法对应变测点进行重要性评估，随机森林由Z棵回归树组成，对结构施加K次不同位置和不同载荷工况的载荷，使其产生弹性变形，随机选取次加载下的应变数值矩阵和位移值矩阵作为新的子训练集1，2……Z；每个应变测点x_i的重要性分数步骤如下：

(1)设置z＝1；

(2)在子训练集z上创建回归树T_z，并将袋外数据标记为和

(3)建立完成的回归树T_z在每个非叶子结点处都依据某个应变测点进行分割，直到最终结果为某个叶子结点包含的位移值，计算标准位移值与该叶子结点包含位移值的均方差，将得到的个均方差的均值记为

(4)对每个应变数值进行扰动，扰动后的数据集记为使用回归树T_z对数据进行步骤(3)的回归树计算，得到扰动后的均方差均值，记为

(5)对z＝2,3,…,Z，重复步骤(2)至步骤(4)；

(6)随机森林内所有回归树扰动前后误差的均值为应变测点x_i的重要性分数。

8.根据权利要求1所述的一种基于特征工程与岭回归机翼结构变形重构方法，其特征在于：步骤S05中岭回归模型损失函数定义为：

λ为岭参数，损失函数梯度可表示为：

令可得全局最优解：

ω^ridge＝[(X^ridge)^TX^ridge+λI]^-1(X^ridge)^TY^ridge

其中，L(ω)为岭回归模型的损失函数，ω^ridge为岭回归估计值，X^ridge为回归模型的应变测量值输入值，Y^ridge为变形量监测节点所有标准位移值，为预测位移值。