基于TS-SVR的飞行员服装耗能测试与评价方法研究

摘要

不同特性的服装给飞行员带来不同的体能消耗,进而会影响飞行员的工作状态和工作效率,为了解决飞行服装耗能的测量和评价问题,本文提出了基于禁忌搜索算法(tabu search,TS)优化支持向量机回归(support vector machine regression,SVR)的服装耗能测量与评价方法.首先以模特机器人为核心,再现飞行员在行走与驾机工作模式,搭建了飞行服装耗能测试平台,为减少试验次数,设计正交试验,探讨了不同服装特性参数对耗能的影响,提出了服装耗能率的评价指标,建立了基于禁忌搜索算法改进SVR算法的服装耗能模型.试验结果表明,该模型对服装耗能的预测准确度达95.5％以上.