基于PSO-SVR的海纜剛度預測模型研究

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摘 要：海纜剛度是表征海纜截面力學特性的重要指標。精細數值模擬方法可考慮層間接觸、摩擦等非線性行為，實現剛度的精確獲取。但在海纜的截面初步設計中需進行不同幾何參數下剛度的對比分析，這一過程需投入大量的人力物力以完成多個對比模型的建模與計算。依托Nysted海上風電工程，建立海纜的有限元模型，采用正交試驗法確定影響海纜抗拉剛度、逆時針抗扭剛度和順時針抗扭剛度的主要因素；將主要影響因素作為粒子群優(yōu)化算法-支持向量回歸模型（PSO-SVR）的特征輸入，分別建立海纜抗拉剛度、逆時針抗扭剛度和順時針抗扭剛度的預測模型，并對比分析PSO-SVR模型與GRNN神經網絡模型、BP神經網絡模型的預測性能。（剩余15993字）