航天器单层板结构弹道极限的支持向量机预测模型

摘要

提出了一种基于非线性不可分支持向量机(SVM)方法的航天器单层板结构弹道极限预测模型.利用实验数据对SVM进行训练,建立穿透点和未穿透点的分隔面,进而预测新结构弹道极限特性.SVM的训练问题是以实验点分类正确性为约束,预测置信度最大化为目标的二次规划问题,用Lagrange对偶方法有效求解了该训练问题,并通过附加Lagrange乘子的上限约束处理不可分数据集.引入二次核函数将线性SVM推广到非线性,有效实现了实验点的分类.利用超高速碰撞实验数据对SVM弹道极限预测模型进行了验证,计算对比表明SVM方法有效预测了弹道极限,并且精度高于NASA JSC单层板弹道极限方程.对分离面方程分离变量,建立了基于SVM的弹道极限方程显式表达式.