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基于SVM的含缺陷20钢弯管爆破压力预测

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为快速、精确预测含局部减薄缺陷的弯管爆破压力,首先验证显式非线性有限元模型的模拟精确性,然后以168组不同缺陷尺寸下20钢弯管爆破压力的有限元模拟数据作为学习样本,建立含局部减薄缺陷20钢弯管爆破压力预测的支持向量机(SVM)模型;其次利用交叉验证(CV)、遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)分别优化SVM模型;最后分析对比用于预测弯管爆破压力的3种优化SVM模型与ASMEB31G-2009、DNVRP-F101、SHELL92等3种通用规范的计算误差.结果表明:CV-SVM、GA-SVM、PSO-SVM等3种模型的预测误差均小于3种规范的计算误差,其最大相对误差分别为-2.33％、-3.4％和1.94％;说明SVM模型用于预测弯管爆破压力时操作简单、计算时间短、预测精度高、工程实用性好.
Prediction of burst pressure of 20 steel elbow with defects based on SVM

郄彦辉、郭涛、周凌志、王昱

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河北工业大学机械工程学院,天津300130

河北省特种设备监督检验研究院,河北石家庄050061

支持向量机(SVM) 局部减薄缺陷 20钢弯管 爆破压力 交叉验证(CV) 遗传算法(GA) 粒子群算法(PSO)

河北省市场监督管理局科技计划河北省市场监督管理局科技计划河北省特种设备监督检验研究院科技计划

2018ZD132020ZC26HBTJ2021CY003

2023

10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.02.1269

中国安全科学学报
中国职业安全健康协会

中国安全科学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.548
ISSN：1003-3033
年,卷(期)：2023.33(2)
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