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期刊信息/Journal information
机械
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王健

月刊

1006-0316

jixie@vip.163.com

028-85925070

610063

四川省成都市锦江工业园区墨香路48号601室

机械/Journal Machinery北大核心
查看更多>>《机械》杂志，1962年创刊，月刊，国内外公开发行，国内刊号：CN51-1131/TH ，国际刊号：ISSN1006-0316。《机械》杂志为综合性机械工程技术期刊，在机械工程广泛涉及的领域内，传播科技信息，刊载机械科技专题论著，展示机械工程学科最新科研成果，交流生产实践及革新改造的先进技术经验，传播现代科技新知识。《机械》杂志曾连续两次被评为中国中文核心期刊，被中国期刊网、中国学术期刊（光盘版）、中国学术期刊综合评价数据库来源期刊、中文科技期刊数据库全文收录，并加入了万方数据网数字化期刊群和科技部西南信息中心数据库。《机械》杂志在机电行业享有较高的知名度。特点：理论与实际结合，普及与提高兼容，综合性、先进性、创新性与实用性相结合。读者对象：从事机械科技工作的工程技术人员、大专院校教学科研人员 及企业的经营者、策划人员、营销专业人士和中、高级技工。栏目设置：设计与研究、机械制造技术、计算机应用技术、产品开发与设计、机电一体化、工程材料应用、测量与检测技术、工业设计、维修与改造、规划管理、经验交流、企业产品信息 等。
正式出版
收录年代

    基于PSO-LSSVR的CNG气瓶损伤监测方法

    杨再明张先萌张义科苏志伟...
    74-80页
    查看更多>>摘要：针对车载气瓶损伤诊断问题,对气瓶诊断方法进行研究,提出基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)以及粒子群优化算法(PSO)的气瓶损伤诊断方法,通过PSO进行LSSVR参数寻优,得到优化的LSSVR模型.采用随机振动的有限元计算方法,模拟多组损伤气瓶在运输中的情况,并收集气瓶振动时损伤位置的垂直加速度以及等效应力作为模型输入,得到气瓶损伤的诊断结果.以诊断值与实际值的均方根误差作为评判,采用 PSO 进行模型参数优化,将诊断误差稳定在 1%以内,得出较为合适的优化模型.将该模型与未优化的LSSVR算法进行对比,可得出,该模型在低损伤以及高损伤位置识别精度较高.为进一步体现该模型优势,将其与BP神经网络以及支持向量回归(SVR)算法进行比较,结果显示,该模型在识别精度以及稳定性上都较高.

    CNG气瓶加速度等效应力随机振动PSO-LLSVR

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