于震梁

作品数：4被引量：36H指数：3
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供职机构：东北大学机械工程与自动化学院更多>>
发文主题：机械零件基于支持向量机剩余寿命支持向量机KRIGING模型更多>>
发文领域：理学一般工业技术更多>>
发文期刊：《东北大学学报（自然科学版）》《兵工学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金国家科技重大专项国防科技工业技术基础科研项目更多>>
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一种自适应PC-Kriging模型的结构可靠性分析方法被引量：3
《东北大学学报（自然科学版）》2020年第5期667-672,共6页于震梁 孙志礼 张毅博 王健 
国家自然科学基金资助项目(51775097).
为提高小失效概率及耗时的复杂结构可靠性评估精度和效率,提出了一种基于PC-Kriging(polynomial-chaos-based Kriging)模型与自适应k-means聚类分析相结合的结构可靠性分析方法.PC-Kriging的回归基函数采用稀疏多项式最优截断集合来近...
关键词：PC-Kriging 可靠性分析 k-means聚类分析 自适应试验设计 蒙特卡罗方法 
基于PC-Kriging模型与主动学习的齿轮热传递误差可靠性分析被引量：2
《东北大学学报（自然科学版）》2019年第12期1750-1754,共5页于震梁 孙志礼 曹汝男 张毅博 
国家自然科学基金资助项目(51775097);国防技术基础项目(JSZL2015208B001)
为提高齿轮热传递误差可靠性分析的计算效率和精度,提出了一种高效的基于PC-Kriging代理模型与主动学习函数LIF相结合的可靠性分析方法.采用多项式混沌展开(polynomial-chaos-expansion,PCE)替代传统Kriging模型的回归基函数来增强预测...
关键词：可靠性分析 PC-Kriging模型 主动学习函数 蒙特卡罗 齿轮热传递误差 
基于支持向量机和卡尔曼滤波的机械零件剩余寿命预测模型研究被引量：27
《兵工学报》2018年第5期991-997,共7页于震梁 孙志礼 曹汝男 王鹏 
国家自然科学基金项目(51775097)
现有机械零件剩余寿命预测模型在建模过程中,无法同时采用已有数据库数据及被预测产品实时退化数据,为了弥补其不足,提出一种支持向量机(SVM)和非线性卡尔曼滤波相结合的机械零件剩余寿命预测模型。根据现有全寿命试验数据训练所得的SV...
关键词：机械零件 剩余寿命 支持向量机 非线性卡尔曼滤波 置信区间 
基于支持向量机的机械零件剩余寿命区间估计被引量：6
《东北大学学报（自然科学版）》2016年第7期974-978,共5页王健 孙志礼 于震梁 柴小冬 
国家科技重大专项(2013ZX04011-011)
为提高机械零件剩余寿命估计精度,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的剩余寿命区间估计模型.简要介绍SVM的线性及非线性理论,分析SVM输入变量与输出变量间的统计关系,将机械零件性能退化指标和剩余寿命分别作为SV...
关键词：剩余寿命 支持向量机 区间估计 机械零件 置信区间 均方误差 
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