【摘 要】
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研究天线罩修磨量预测优化问题,在天线罩制造过程中,天线罩电厚度偏差是由多种因素造成的。通常采用修磨或喷涂等改变天线罩几何厚度的方式来补偿天线罩电厚度。在天线罩修磨
【机 构】
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东华大学机械工程学院,上海无线电设备研究所
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研究天线罩修磨量预测优化问题,在天线罩制造过程中,天线罩电厚度偏差是由多种因素造成的。通常采用修磨或喷涂等改变天线罩几何厚度的方式来补偿天线罩电厚度。在天线罩修磨时,针对几何修磨量不易准确获取的问题,提出了一种基于支持向量机的获取天线罩几何修磨量的方法,说明支持向量机回归算法的作用,建立了天线罩几何修磨量预测模型,并利用遗传算法对模型参数进行了优化仿真。结果表明,改进方法比经验法推导所确定的几何修磨量,有着更高的精度。通过与神经网络模型相比较,支持向量机模型精度更高,性能更好,更适合对天线罩几何修磨量进行
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