中国安全科学学报

作者：郄彦辉, 郭涛, 周凌志, 王昱

单位：1 河北工业大学 机械工程学院,天津 300130；2 河北省特种设备监督检验研究院,河北 石家庄050061

关键词：支持向量机(SVM),局部减薄缺陷,20钢弯管,爆破压力,交叉验证(CV),遗传算法(GA),粒子群算法(PSO)

基金：河北省市场监督管理局科技计划项目(2018ZD13); 河北省市场监督管理局科技计划项目(2020ZC26); 河北省特种设备监督检验研究院科技计划项目(HBTJ2021CY003)

为快速、精确预测含局部减薄缺陷的弯管爆破压力,首先验证显式非线性有限元模型的模拟精确性,然后以168组不同缺陷尺寸下20钢弯管爆破压力的有限元模拟数据作为学习样本,建立含局部减薄缺陷20钢弯管爆破压力预测的支持向量机(SVM)模型;其次利用交叉验证(CV)、遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)分别优化SVM模型;最后分析对比用于预测弯管爆破压力的3种优化SVM模型与ASME B31G-2009、DNV RP-F101、SHELL 92等3种通用规范的计算误差。结果表明:CV-SVM、GA-SVM、PSO-SVM等3种模型的预测误差均小于3种规范的计算误差,其最大相对误差分别为-2.33%、-3.4%和1.94%;说明SVM模型用于预测弯管爆破压力时操作简单、计算时间短、预测精度高、工程实用性好。

来源：2023年第2期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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