一种参数化的吊装结构疲劳寿命智能预测方法

摘要

本发明涉及一种参数化的吊装结构疲劳寿命智能预测方法，包括以下步骤：(1)选定参数化设计变量，建立参数化的底架吊装结构有限元分析模型；(2)选择拉丁方实验设计方法采样得到n组训练样本；(3)对训练样本进行归一化处理得到训练集；(4)根据训练集建立支持向量机SVM的吊装结构疲劳寿命预测模型；(5)采用改进的粒子群算法IPSO对得到的支持向量机的吊装结构疲劳寿命预测模型中的核函数参数δ和惩罚参数C进行优化，所述改进的粒子群算法IPSO为基于RL‑BFGS的粒子群优化算法，(6)利用IPSO‑SVM吊装结构疲劳寿命预测模型对车下吊装结构进行预测。该方法其能够快速、准确反映吊装结构疲劳寿命，在缩短设计周期的同时提高疲劳寿命预测精度。