基于LS-SVM和GA-BP神经网络拟合的加速寿命仿真试验优化方案设计

作者：潘刚; 梁玉英; 贾占强; 张国龙

来源：计算机测量与控制, 2012, 20(08): 2197-2200+2222.

• 加速寿命
• 优化设计
• LS-SVM
• GA-BP神经网络 accelerated life
• optimal design
• LS-SVM
• GA-BP neural network

针对基于仿真加速寿命试验仿真规模较大的问题,采用定时等间隔监测的方法对定时截尾失效时间进行控制,同时运用最小二乘支持向量机(LS-SVM)理论和基于遗传算法的BP神经网络理论(GA-BP神经网络)用于目标函数拟合,建立了基于LS-SVM和GA-BP神经网络拟合的加速寿命仿真试验优化方案设计的数学模型;最后通过算例进行验证且与文献[2]相比,在保证试验数据统计精度的前提下,得到了最大截尾时间范围为1000～1500小时的最优化结果,仿真规模降低了23,提高了试验优化效率。

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学