基于PSO-SVR的海缆刚度预测模型研究

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摘 要：海缆刚度是表征海缆截面力学特性的重要指标。精细数值模拟方法可考虑层间接触、摩擦等非线性行为，实现刚度的精确获取。但在海缆的截面初步设计中需进行不同几何参数下刚度的对比分析，这一过程需投入大量的人力物力以完成多个对比模型的建模与计算。依托Nysted海上风电工程，建立海缆的有限元模型，采用正交试验法确定影响海缆抗拉刚度、逆时针抗扭刚度和顺时针抗扭刚度的主要因素；将主要影响因素作为粒子群优化算法-支持向量回归模型（PSO-SVR）的特征输入，分别建立海缆抗拉刚度、逆时针抗扭刚度和顺时针抗扭刚度的预测模型，并对比分析PSO-SVR模型与GRNN神经网络模型、BP神经网络模型的预测性能。（剩余15993字）