基于支持向量机模型的复杂非线性系统试验不确定度评定方法

摘要

复杂非线性系统试验测试结果的不确定度分析对于保证产品的质量可靠性具有重要意义。以评价车辆座椅头枕对乘员颈部保护效果的鞭打试验为例,提出一种基于支持向量机模型的复杂非线性系统试验不确定度评定方法。研究鞭打试验的主要影响因素概率密度分布,采用拉丁超立方抽样对影响因素进行试验设计;利用试验结果,采用最小二乘支持向量机,建立鞭打试验的数学模型,并与BP神经网络建立的数学模型进行对比,结果显示,最小二乘支持向量机建立的数学模型具有更高的预测精度,满足后续不确定度的评定要求;采用蒙特卡罗法实现鞭打试验测量不确定度的评定,并与国家标准《测量不确定度指南》规定的方法得到的不确定度进行了比较。结果表明,对于复杂非线性系统,应用基于支持向量机模型的蒙特卡罗法得到的不确定度评定结果准确可靠,提出的方法可广泛应用于各种产品的复杂试验结果不确定度分析中。