[发明专利]基于支持向量机算法的振动时效效果预测方法

摘要

本发明涉及一种利用支持向量机算法预测振动时效工艺消除结构残余应力效果的方法，包括收集结构振动时效试验数据、选择合适输入输出参数构建训练样本集、建立基于支持向量机的振动时效效果预测模型、计算实际残余应力消除水平。本发明可以通过少量振动时效试验数据建立预测模型，将实际时效参数输入到该模型中，即可计算出结构残余应力消除程度，从而实时定量评定振动时效效果。

主权项

基于支持向量机算法的振动时效效果预测方法，其特征在于，通过收集振动时效试验数据，包括振动时效动应力、循环次数、原始残余应力水平和试验残余应力消除水平，建立训练样本集，利用支持向量机算法建立振动时效效果预测模型评估实际残余应力消除水平，包括以下步骤，1)收集结构振动时效试验数据：进行在不同振动时效动应力、不同循环次数、不同原始残余应力水平下的结构振动时效试验，记录振动时效动应力、循环次数、结构原始残余应力水平和对应的残余应力消除水平试验数据；2)构建训练样本集：整理步骤1得到的试验数据，选择输入输出参数，建立训练样本集；3)建立预测模型：将训练样本输入到支持向量机算法中，建立基于支持向量机的振动时效效果预测模型；4)预测实际振动时效效果：将结构实际振动时效的振动时效动应力、循环次数、原始残余应力水平输入到预测模型中，实时定量计算出残余应力消除水平。