【技术实现步骤摘要】
本申请属于飞行器结构设计领域，特别涉及一种飞机载荷预测模型调节参数的优化方法。
技术介绍
1、飞机使用载荷的精准计算是对飞机寿命进行预测和健康监控的基础。传统的方法通过实测数据编制实测载荷谱，进而进行载荷计算、全机应力求解才能得到关键部位的载荷和应力，从而进行损伤分析和评估。然而该计算和分析过程涉及环节多、流程复杂，往往需要耗费巨大的人力和物力。借鉴先进的机器学习方法——支持向量机，从大量飞行使用数据中建立飞机关键结构载荷预测模型，可以高效地对目标值进行预测。然而，载荷预测模型中参数众多，参数取值的变化对于输出结果的精度有很大的影响，要想实现预测结果的高精准输出，需要对多个参数进行优化。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供了一种飞机载荷预测模型调节参数的优化方法，以解决或减轻
技术介绍
中的至少一个问题。
2、本申请的技术方案是：一种飞机载荷预测模型调节参数的优化方法，包括：
3、步骤一、获取飞机飞行参数数值及载荷数值，将包含飞行参数数值和载荷数值的数据集划分为训练集和预测集；
4、步骤二、对所述训练集和预测集中的飞参数据数值进行归一化处理；
5、步骤三、建立基于支持向量机的飞行参数-载荷预测模型；
6、步骤四、选取交叉验证折数，并基于交叉验证方法对所述飞行参数-载荷预测模型进行训练；
7、步骤五、选取目标函数；
8、步骤六、确定飞行参数-载荷预测模型中调节参数的取值范围；
9、步骤七、设
10、步骤八、迭代计算获得调节参数的最优取值，满足目标函数的要求。
11、优选的，在步骤一中，所述训练集和预测集按介于8:2和7:3之间的比例进行划分。
12、优选的，在步骤二中，对所述飞行参数数值进行归一化处理的过程为：
13、采用如下方法将将所述飞行参数数值归一化到区间[-1,1]：
14、
15、式中，x’为归一化后的某一列飞参，x表示某一列飞参，xmax和xmin分别是该列飞参的最大值和最小值。
16、优选的，在步骤三中，所述飞行参数-载荷预测模型为：
17、
18、式中，xi表示训练集的第i个飞行参数样本向量；
19、m为训练集样本数；
20、x是预测集的飞参样本；
21、βi和b是预测模型的参数；
22、f(x)是预测集中的飞参样本对应的载荷预测值；
23、经过支持向量机训练后，模型参数βi和b与惩罚系数c、不敏感系数ε以及核半径σ这三个调节参数有关。
24、优选的，在步骤四中，选取交叉验证折数不少于n，n＝5；
25、在交叉验证中，数据被多次划分，并且需要训练多个模型；在执行n折的交叉验证时，首先将数据划分为相等的n部分，每一部分称作折；
26、使用第1折作为测试集、其他折作为训练集来训练第一个模型，在第1折上评估预测模型精度；
27、之后构建第二个模型，这次使用第2折作为测试集，第1、3、4、..、n折中的数据作为训练集训练第一个模型，在第2折上评估预测模型精度；
28、继续重复上述过程，评估n个预测模型精度，取n个模型精度的平均值作为飞行参数-载荷预测模型精度。
29、优选的，在步骤五中，所述目标函数选取决定系数评价回归模型的优劣程度，所述决定系数r2为：
30、
31、式中，yj为预测集中的第j个样本对应的载荷真实值，为相应的预测值，为预测集中所有载荷真实值的均值，预测集样本数一共为n个；决定系数r2越大，其值越接近1，表示模型预测效果越好。
32、优选的，在步骤六中，所述调节参数包括惩罚系数c、不敏感系数ε、核函数f和核函数系数γ。
33、优选的，在步骤七中，所述迭代次数不少于30次。
34、优选的，在步骤八中，寻找所述调节参数的最优取值，满足目标函数最高的要求的过程为：
35、初始化一组调节参数的取值，在这组调节参数的基础上，继续下一轮的调节参数优化，不停地以上一轮的迭代结果进行下一轮的迭代，直到目标函数为大于等于设置的阈值。
36、本申请的方法能够快速得到多个参数的最优取值，使得飞机关键结构预测载荷的输出满足精度要求，节省了大量的人力和物力，提升了处理飞机使用数据的效率，该方法可广泛应用于航空航天结构强度分析和健康监控之中。
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1.一种飞机载荷预测模型调节参数的优化方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的飞机载荷预测模型调节参数的优化方法，其特征在于，在步骤一中，所述训练集和预测集按介于8:2和7:3之间的比例进行划分。
3.如权利要求2所述的飞机载荷预测模型调节参数的优化方法，其特征在于，在步骤二中，对所述飞行参数数值进行归一化处理的过程为：
4.如权利要求3所述的飞机载荷预测模型调节参数的优化方法，其特征在于，在步骤三中，所述飞行参数-载荷预测模型为：
5.如权利要求4所述的飞机载荷预测模型调节参数的优化方法，其特征在于，在步骤四中，选取交叉验证折数不少于N，N＝5；
6.如权利要求1至5任一所述的飞机载荷预测模型调节参数的优化方法，其特征在于，在步骤五中，所述目标函数选取决定系数评价回归模型的优劣程度，所述决定系数R2为：
7.如权利要求6所述的飞机载荷预测模型调节参数的优化方法，其特征在于，在步骤六中，所述调节参数包括惩罚系数C、不敏感系数ε、核函数f和核函数系数γ。
8.如权利要求1所述的飞机载荷预测模
9.如权利要求7所述的飞机载荷预测模型调节参数的优化方法，其特征在于，在步骤八中，寻找所述调节参数的最优取值，满足目标函数最高的要求的过程为：
...【技术特征摘要】
1.一种飞机载荷预测模型调节参数的优化方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的飞机载荷预测模型调节参数的优化方法，其特征在于，在步骤一中，所述训练集和预测集按介于8:2和7:3之间的比例进行划分。
3.如权利要求2所述的飞机载荷预测模型调节参数的优化方法，其特征在于，在步骤二中，对所述飞行参数数值进行归一化处理的过程为：
4.如权利要求3所述的飞机载荷预测模型调节参数的优化方法，其特征在于，在步骤三中，所述飞行参数-载荷预测模型为：
5.如权利要求4所述的飞机载荷预测模型调节参数的优化方法，其特征在于，在步骤四中，选取交叉验证折数不少于n，n＝5；<...
【专利技术属性】
技术研发人员：薛海峰，张彦军，宁宇，
申请(专利权)人：中国航空工业集团公司西安飞机设计研究所，
类型：发明
国别省市：
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