【摘 要】
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将基于遗传算法（GA）的支持向量回归机（SVR）用于建立颗粒阻尼减振结构阻尼特性预测模型。应用基于结构风险最小化准则的SVR,建立颗粒阻尼减振结构阻尼特性—影响因素SVR预测模型,
【机 构】
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江苏科技大学能源与动力工程学院,江苏科技大学船舶与海洋工程学院,中国运载火箭技术研究院研究发展中心
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将基于遗传算法（GA）的支持向量回归机（SVR）用于建立颗粒阻尼减振结构阻尼特性预测模型。应用基于结构风险最小化准则的SVR,建立颗粒阻尼减振结构阻尼特性—影响因素SVR预测模型,对颗粒阻尼减振结构的阻尼特性进行预测,并通过实验进行了验证。结果表明：在选择适当的参数和核函数的基础上,利用该方法建立的预测模型,平均相对误差在10.3%左右;颗粒阻尼器的减振性能随填充率的增加而增加,颗粒填充率75%时,减振性能最好;颗粒密度是影响颗粒阻尼器减振效果的重要因素,颗粒密度越大系统的减振性能越好;颗粒阻尼器的减振性
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