基于最小二乘支持向量机的机枪加速寿命建模

？加速寿命试验可以在短时间内对产品寿命进行有效评定。针对以往机枪加速寿命模型预测能力较差的问题，提出了基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）建立加速寿命模型的方法。以机枪寿终射弹量为寿命特征，以试验环境温度、枪管最大温度、射击间隔时间以及最大膛压为加速应力建立了机枪加速寿命模型。由于LS-SVM的参数选取是决定建立模型优劣的关键因素，因此采用遗传算法对LS-SVM参数进行优化选取。通过分析比较LS-SVM与常规变换方法和BP神经网络建立的机枪加速寿命模型精度，结果表明利用LS-SVM方法建立的模型明显优于其他2种方法，验证了LS-SVM在机枪加速寿命预测应用中的有效性。