通过数值仿真方法,研究统计最优近场声全息中全息面孔径大小对重建精度影响。结果表明当全息面孔径大于重建面孔径2个采样间隔便能获得较高的重建精度,再继续增大全息面孔径也可以提高重建精度,但是趋势变缓。在此基础上,进一步提出了一种利用支持向量回归对全息面孔径进行外推的方法,在不增加测量孔径的前提下,可以通过数据外推增大全息面孔径,提高重建精度。对方形简支钢板辐射声场的仿真结果,验证了方法的有效性。

为优化轴向柱塞泵的输出动态特性,提出了一种基于支持向量回归机(SVR)的柱塞泵配流盘三角槽结构优化方法。首先,根据轴向柱塞泵的工作原理对其输出特性进行建模,并通过试验对仿真模型的准确性和可行性进行验证,试验与仿真结果误差约为0.31%,理论模型与试验具有较好的一致性。然后,通过计算获取不同配流盘三角槽结构条件下的样本数据,基于SVR模型找出柱塞泵出口流量脉动与三角槽的深度角、宽度角间的对应关系,计算得到深度角与宽度角的最优解分别为11.2°和51.7°。最后,在相同工况条件下,将三角槽结构优化前和优化后计算结果进行对比分析,结果显示,柱塞泵优化后的流量脉动相比优化前降低了1.87%,为制作新产品缩短了研发周期和成本。

为提高轴承剩余使用寿命预测精度,提出一种基于改进PSO-SVR的轴承剩余使用寿命预测方法。选取轴承水平和垂直方向振动信号均方根、峰值因子、峭度因子等参数构造多维退化特征,建立基于SVR的轴承剩余使用寿命预测模型;针对SVR参数优化问题,设计一种动态自适应异步粒子群优化算法,引入G worst修正了速度位置更新公式,改进了一种基于倒S形函数的自适应惯性权重系数和一种基于惯性权重系数的异步自适应学习因子,能够有效克服局部最优,加快收敛效率,提高回归精度。仿真实验结果表明:提出的方法与GS-SVR、GA-SVR、PSO-SVR、MPSO-SVR相比,具有较高的预测效率和预测精度,预测精度均优于GBDT、RF、DT、GP等经典回归预测方法。

在自动化生产中建立难加工材料的表面质量预测模型,是实现可持续制造的基础。提出一种结合量子遗传算法和支持向量回归(Quantum genetic algorithm-Support vector regression,QGA-SVR)的已加工表面粗糙度预测模型,改进了现有寻优方法在搜索支持向量回归的模型参数易陷入局部最优解的问题。在量子门更新的过程中加入交叉和变异的操作,保证了模型全局搜索能力,为了提高支持向量回归的泛化能力,在参数优化过程结合了K-折叠交叉验证。结合干车削304不锈钢的切削试验以及现有的铣削实验数据,对比分析了基于量子遗传算法和遗传算法的支持向量回归模型。结果表明:QGA-SVR具有收敛速度快、预测精度高的优点,基于建立的QGA-SVR模型分析了切削参数对车削表面粗糙度的影响规律。

为建立更加准确的电主轴热误差预测模型,以某台电主轴为实验对象,测得10 000 r/min转速时的温升和热伸长数据。利用模糊聚类结合灰色关联度分析(FCM-GRA)理论,优化温度测点。采用鲸鱼优化算法(WOA)和支持向量回归(SVR)相结合的方法,建立电主轴的热误差预测模型。对比多元线性回归、SVR和WOA-SVR预测模型预测效果。结果表明:鲸鱼算法优化后的支持向量回归预测模型可以更有效预测电主轴的热误差,将拟合误差最大值降低到3.72μm,均方根误差降低至1.33μm,验证了

盘式刀库是加工中心的重要功能部件,其运行状态直接影响整机可靠性及工作效率。文章针对盘式刀库可靠性台架试验,设计了状态监测方案,研制并搭建了状态监测系统的硬件系统和软件系统。监测系统采用一种改进的相邻系数法对采集的状态信号进行降噪处理,建立刀库电机电流能量的时变模型,实现电机堵转故障报警;基于遗传算法（GA）与支持向量回归（SVR）理论,建立刀库机械手振动与转位偏差的预警模型,试验结果表明,GA-SVR方法可以实现刀库机械手转位偏差故障的准确预警。