杨大炼，刘义伦，李松柏，陶　洁

(1.中南大学 机电工程学院，湖南 长沙　410083；2.湖南科技大学 湖南省机械设备健康维护重点实验室,湖南 湘潭　411201; 3.中南大学 轻合金研究院，湖南 长沙　410083)



基于非等距BFA-GM(1,1)模型的尾翼疲劳寿命预测*

杨大炼1, 2，刘义伦1, 3†，李松柏1，陶洁1

(1.中南大学 机电工程学院，湖南 长沙410083；2.湖南科技大学 湖南省机械设备健康维护重点实验室,湖南 湘潭411201; 3.中南大学 轻合金研究院，湖南 长沙410083)

针对非等距GM(1,1)模型中背景值系数α对模型的预测能力影响很大而最优值难以确定的问题，将细菌觅食算法与GM(1,1)模型相结合，提出了BFA-GM(1,1)优化模型.以飞机尾翼疲劳寿命预测为实例，分析比较了BFA-GM(1,1)模型、PSO-GM(1,1)模型和GA-GM(1,1)模型的性能.从试验的结果来看，本文提出的BFA-GM(1,1)模型消耗的时间少于其他2种模型消耗的时间，而平均预测误差低于其他2种模型的平均预测误差，这说明本文提出的BFA-GM(1,1)模型能够更快速、更准确地找到最优的背景值系数α，从而提高了“小样本”“贫信息”条件下的飞机尾翼疲劳寿命预测的精度.

细菌觅食算法；非等距GM(1,1)模型；疲劳;寿命预测；参数优化

疲劳是航空航天装备运行不可忽视的问题，对结构寿命进行准确预测能有效避免事故的发生.传统的疲劳寿命预测方法大多建立在确定性理论或者概率统计基础之上[1]，这需要大量而准确的试验数据，从而增加了试验的成本和周期，限制了其应用范围.GM(1,1)模型[2]由于其“小样本”“贫信息”建模的特点被应用于冶金[3]、隧道[4]、军事[5]、疲劳[6-8]等领域.非等距……