马清艳， 张　亚

(1. 中北大学 机械与动力工程学院， 山西 太原 030051； 2. 中北大学 机电工程学院， 山西 太原 030051)



基于LS-SVM的低碳钢抗拉强度与硬度关系模型研究

马清艳1,2， 张亚2

(1. 中北大学 机械与动力工程学院， 山西 太原 030051； 2. 中北大学 机电工程学院， 山西 太原 030051)

摘要:在钢铁材料产品质量检验中， 硬度与抗拉强度是两个最常用的力学性能指标， 它们之间存在一定的正相关关系. 基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)原理， 结合遗传优化算法(GA)， 建立材料洛氏硬度作为输入值和抗拉强度为输出值的模型， 对低碳钢的洛氏硬度与抗力强度之间的关系建立模型并分析. 结果显示， 应用GA-LSSVM建立的数学模型， 可通过硬度预测抗拉强度， 实验值与模型值的最大相对误差为0.237 2， 均方误差为0.008 4， 从而证明此模型的精确性和适用性.

关键词:最小二乘支持向量机； 抗拉强度； 硬度； 遗传优化算法

0引言

抗拉强度和硬度是机械产品检验中两个常用的力学性能指标. 抗拉强度是评估机械零件承载能力的主要参数， 但不方便直接测量. 由于硬度的检测方法相对简便迅速， 而抗拉强度与硬度之间又存在一定的关系， 故可在不方便直接测定抗拉强度的情况下， 通过测定硬度来判断零件的抗拉强度. 二者之间的换算数据可通过查阅其专门的换算表得到， 但换算表由于数据量大， 查阅不方便， 若建立两者的换算关联公式， 可使计算简单方便， 因此建立硬度与抗拉强度之间的相对关系式是必要的. 硬度……