SVM算法在自适应随机试验设计与PBX应力应变关系规律挖掘中的应用研究

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高聚物粘结炸药(PBX)是一种被广泛应用于武器弹药领域的高能材料,具有相对较高的爆轰性能和较低的感度。在生产、运输以及贮存过程中,因受外界刺激,结构件发生意外变形/破坏的情形时有发生,影响武器系统的服役安全性和使用可靠性,因此研究PBX的变形与破坏规律意义重大。本课题针对PBX变形与破坏规律研究中,试验设计与试验数据规律挖掘两个层面中现存的两个问题,开展了相关研究。一是以正交试验法为代表的传统试验设计方法,无法依据未知的试验规律合理分配试验资源和无法得到具有量化标准的模型;二是由于PBX存在着明显的拉压非对称性和温度相关性,其拉伸压缩同时考虑的应力应变关系难以描述。本研究提出了自适应随机试验方法(ARED)。该算法以模型的实时误差作为自适应条件,可在自动选择测试用例的基础上,输出符合误差量化标准的模型。为验证算法的有效性,利用ARED方法与单因素试验(SFE)在双峰高斯函数,与析因试验(FE)在双峰曲面函数,peaks函数上分别选取数量相近的测试用例,定性评价选点位置与极值点的关系。同时,分别利用支持向量机(SVM)算法对所选测试用例构建模型,并对验证曲面(或曲线)进行预测,在适用性与精度两个层面进行定量分析。结果表明,自适应随机试验法可适用于多种因素水平的试验,与SFE、FE方法相比,精度更高,能适用于多种因素水平。PBX单轴准静态下的拉伸-压缩应力应变关系作为本构模型建立的基础,对结构件力学响应预测具有重要意义。通过采集TATB基PBX炸药16个温度点下的单轴拉压应力-应变测试数据,从实用的角度提出采用SVM算法构建该材料的非线性应力应变关系。通过分析PBX材料应力应变关系的影响因素,将温度与应变两指标作为自变量,将应力作为因变量,利用网格搜索法(GS)与交叉验证法(CV)寻找最优参数,建立了基于SVM算法的可同时描述所有温度点PBX炸药力学行为的非线性应力应变关系。与试验数据进行对比,可得基于SVM关系式的平均绝对百分误差(MAPE)最高为7.768%,平均绝对误差(MAE)最大为0.8476,描述精度处于较高水平。在一套参数下,相关系数(R)均优于0.9987,表现出了良好的适用性。对TATB基PBX炸药进行了3种不同温度,每个温度下进行了3种不同初始应力水平的单轴拉伸蠕变试验与单轴压缩蠕变试验,并利用试验数据构建测试集。将温度、应力水平和时间作为自变量,应变作为因变量,基于SVM算法建立了蠕变应力应变关系式。同时,提出一种描述材料分散性的方法——误差带。误差分析结果表明,在一套参数下,SVM关系式的最小相关系数为0.99903,模型曲线的拟合度较好,误差带具有基本描述材料分散性的能力。
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