基于随机森林的SPS舱口盖结构性能预测
5页1、基于随机森林的SPS舱口盖结构性能预测摘要:为研究钢聚氨酯夹层板(steelpolyurethane sandwich plate SPS)舱口盖的力学性能,以结构变形和应力为设计目标,选取舱口盖7个主要设计变量,对SPS舱口盖进行静强度分析,并根据分析数摘要:为研究钢聚氨酯夹层板(steelpolyurethane sandwich plate SPS)舱口盖的力学性能,以结构变形和应力为设计目标,选取舱口盖7个主要设计变量,对SPS舱口盖进行静强度分析,并根据分析数据建立结构变形和应力的随机森林(random forest,RF)预测模型。预测结果说明,结构变形和应力的平均相对误差分别为3.71%和2.93%,预测精度较高,可满足工程应用。关键词:钢聚氨酯夹层板; 舱口盖; 变形; 应力; 设计变量; 随机森林?华东森林经理?系中国林学会森林经理学会华东地区研究会与国家林业局华东林业调查规划设计院主办的自然科学技术期刊。0 引 言钢聚氨酯夹层板(steelpolyurethane sandwich plate SPS)结构具有轻质、高强度、耐腐蚀等优点,焊接施工量少12,因此使用S
2、PS结构替代传统钢制板架形成的SPS舱口盖结构,被普遍应用于船舶制造和航空航天等领域。为研究各尺寸参数对SPS力学性能的影响并得到一定尺寸SPS舱口盖的力学性能,拟采用新型的预测方法进行分析建模。随机森林(random forest RF)算法是一种高效的集成方法,常用于数据的回归和分类预测。3该方法能够在运算量变化不大的情况下有效提高模型的预测精度,对异常值和噪声具有较高的包容度,不易产生过拟合现象,且在处理大规模数据时性能表现优异,在各行各业得到广泛应用。4OSTMANN等5采用RF回归方法,对23个环境变量进行空间连续尺度上的小型底栖动物指数预测,利用RF算法可以很好地模拟物种丰富度和分类群数量的差异。DAI等6建立平安监测大坝的RF模型,根据袋外误差选择适当的参数并提取强解释变量,认为该模型可用于其他结构性能的分析和预测。SINGH等7和吴晶等8采用RF回归预测模型研究土壤的入滲速率,并与人工神经网络和M5P模型树技术进行比拟,结果说明RF回归方法比其他2种模型效果更好。本文针对新型SPS舱口盖结构设计,根据标准要求计算结构力学性能,并采用RF算法与有限元仿真结合的方法,建立结
3、构变形与应力预测模型,对SPS舱口盖的应力和变形进行预测,预测结果与仿真计算结果比照验证模型的预测精度,可为舱口盖结构设计与性能预测提供参考。1 随机森林(RF)算法RF算法能够分析各个设计变量对因变量的影响情况。在建立决策树时,RF算法从原来的样本数据集中选取与数据样本容量相同的观测值,并且进行有放回的抽取,所以其中有些观测值会被抽取屡次,有些会没有被抽取到,即为Bootstrap重新抽样方法。9利用Bootstrap重新抽样方法在数据集中随机抽取多个自生数据集,对样本集进行屡次随机有放回取样,可得到多个Bootstrap数据集。10对生成的Bootstrap数据集建立相应的决策树模型,让每一棵决策树都可以完全生长、不进行剪枝,在生成决策树时保证使用变量和数据的随机化和差异化。在RF算法中,每棵决策树都在同一个数据集中独立抽取样本集,确保RF算法中的决策树具有同样的分布。11在分类问题中,最终的预测结果通过投票的方式产生;在回归问题中,组合多棵决策树进行预测,最终预测结果取多个决策树模型预测值的平均值。2 随机森林(RF)模型的构建2.1 样本数据获取影响SPS舱口盖结构性能的因素很
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