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摘要
研究基于支持向量机参数优化的高温合金表面缺陷磁异常定量方法，对解决涡轮盘表面裂纹检测的工程问题具有重要意义。以弱磁检测得到的16个预置表面缺陷磁异常特征值构成样本库，建立支持向量机预测模型对缺陷尺寸进行反演定量，通过已知缺陷试件验证参数优化和支持向量机模型的有效性。研究结果表明，参数优化后长度、宽度、深度的预测结果比默认参数的预测结果都有提高，尤其是长度和深度的反演效果有显著提高，且遗传算法比交叉验证法的预测精度更高；当缺陷与母材的磁导率差异较大时(如高温合金表面的铁磁性夹杂),磁异常特征值幅值偏大，对特征值幅值和面积减半后进行反演，得到的结果准确度提高了20%以上；遗传算法参数优化的支持向量机模型对样本库之外的数据仍表现出较好的预测能力，预测准确度接近85%。
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