【摘 要】
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机械产品设计参数的选择是决定产品质量的关键因素，因产品参数设计不合理引起的设计缺陷是造成产品开发周期延长、影响产品市场竞争力的的主要原因之一。为了在设计阶段初期实现机械产品设计参数缺陷的辨识，本文提出了基于支持向量机(SVM)以及人工神经网络(ANN)的参数设计缺陷辨识模型，对模型构建、参数选择及结果分析等内容进行了较为深入系统的研究。针对高速机车车轴设计中因参数设计不合理造成的设计缺陷，提出了一
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机械产品设计参数的选择是决定产品质量的关键因素，因产品参数设计不合理引起的设计缺陷是造成产品开发周期延长、影响产品市场竞争力的的主要原因之一。为了在设计阶段初期实现机械产品设计参数缺陷的辨识，本文提出了基于支持向量机(SVM)以及人工神经网络(ANN)的参数设计缺陷辨识模型，对模型构建、参数选择及结果分析等内容进行了较为深入系统的研究。针对高速机车车轴设计中因参数设计不合理造成的设计缺陷，提出了一种基于改进型支持向量机分类算法的设计缺陷辨识模型。考虑到设计样本间的差异和不同特征参数对设计结果
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