基于降维和随机森林的航空发动机涡轮盘应力预测

为了给发动机涡轮盘寿命管理提供有效的数据输入及后续工程应用提供依据，本文基于统计学习和机器学习方法，提出基于降维和随机森林的航空发动机涡轮盘应力预测模型，以发动机可测参数作为初始特征，通过相关性分析、主成分分析与聚类分析，实现了对总体参数样本的降维，并提取出主控因素，再利用随机森林算法建立航空发动机涡轮盘应力预测模型。结果表明：该方法预测精度比未降维的随机森林模型更高，判定系数R2达到0.985以上，证明该方法对航空发动机涡轮盘应力预测是有效的。