滑动轴承性能数据的建模分析秦平。朱均西安交通大学润滑理论与轴承所，西安市710049型。通过大量的计算实例明。基于遗传编程的数据进化建模方法能够从大量的工程数据中发现其数学模型，代替数据进行计算。在定程度上反映数据的趋势。将大量的数据归纳为些实用的经验公式。为系统设计和工程应用提供方便。
这些都需要事先输入大量的性能数据，数据的存储给系统兑带来沉重的负担，这些数据或者规范化的数据无法满足实际应用。因为实验或数伉计算所提供的是在特记条件下的离，数，而，枵中还需要别于实兑条件的光滑数虬因此。面大量的工程数据库，如滑动轴承的线忭汕膜力数据痄。静态性能数据库和稳定性能数据库等。对其进丁模彻化处5里，得到描述数据的数学模型，为系统设计分析和工程应用等提供依据。
木文提出对数伉计兑结汜进步分析，采用种站于遗传编程算法的数据进化述模方法。实观数值1兑结果的模哦化分祈=将大以的相关数据归纳为函数1数据的建模分析数据的建模分析是将大量的数据按照定拟合精度要求纳为简洁的数学模型。使其能够进步解释所研宄系统的规律。给定组变量，其中自变量为义相应的爪姐观测数据，厂2.XhrIVi其中1.2.17.在模吧圯找到个，允变射的数学模型少=尤0，使测量数据按照定的指标函数满足下式，指标函数选用加权均方误差或者最大加权偏差。
数学模彻具有明确的数学达式。可以是多顶式函数代数函数差分方程或微分方程等，进而可以把发现的结果用于系统分析。常的方法有插值法回归分析131人工智螗41和遗传编程算法13等。
插值法要求准确通过这些数据点。虽有，好的数位特忧但是，要存放大的参数胃又没有个统的数学公式。另外，如果个别数据的误差较大时，会弓起捕值函数发生严重地波动，从而影响逼近的精度。
1归分析需要人为地假定和修改模型的结构。限制复杂模型的发现。选择合适的数学模型是比较困难还可以根据拟合数据的散点阁从数7上加以选择近年来出现的基于遗传编程算法3的符号回归技术是种非线性系统的结构优化方法，获得函数的结构，成功地实现数据建模过程的自动化。
2基于遗传编程的数据进化建模遗传编打；法是叱，提出的坫户遗传算法圯想的动代序设1兑法，模拟生物进化过程的优胜劣汰的自然选择机制和遗传信息的传递规律，用于解决科学和工程实际中的复杂问。遗传编程算法个体评价和终止判定，实质上是个迭代计算过程。I个本，码行数据建模时，函数模型稂成进化的个体。将函数编码成叉树的形式，如1的结构。
以这种分层结构问的解空间，而且其结构与大小都是动态自适应调整。叶结点由端点集组成，包括问的原始变量参数和无参闲数=1=义，兄，中间结点为组合变量的函数集，包括算术运算符等和函数，2群体初始化遗传编程算法是对群体的操作，在进化的开始必须产生进化的初始群体从函数集中随机选，个儿素。作为个体生成的起点依次加入从端点免和闲数集中随机选出的元素，重复上述过程直至生长为满足要求的个体。初始群体通常是随机构造的，也可以在初始群体中加入领域的先验模型，以加速算法向全局最优解的收敛。
3遗传操作选择操作体现适者生存，不适者淘汰的生物进化机理。使性状优良的个体良打较多的机会被选进交配池产生后代。交叉与变异是最常用的遗传操作，交叉体现了同群体中不同个体之间的信息交换，具体操作如阁2所不。从繁殖池中1姐机选抒两个个体作为交叉操作的父体。在两个父体中独立地选取为交义点。交换父体中以交叉点为根结点的相应子树得到两个子代。为了避免在进化过程中陷入局部极值，增加个体的多样性。实厅变异操作3所不。改变义树的某个结点的元素。
令本评价评价决定进化的方向，通过适应度函数，将同群体的个体按定指标量化，为选择操作提供客观依据。适应度函数的确定主要依赖于所要求解的问，对于数据建模问适应疫函数为式2.
终止判定进化终止有两个判定条件，用给定的进化最大代数6作为终止判据条件。另外的终止条件是最大无进化代数，当进化代数还没达到进化最大代数时，群体中的最好个体的适应度连续保持从代无著变化，即解的质量没有明显提高，则终止进化进程。
先组织需要建模的数据，确定进化的控制参数。随机生成进化的初始群体。利用遗传编程生成新群体。从由许多叉树形可行解组成的搜索空间中，寻找出个具有最洼适应度的。义树；通过遗传编程构造的数学模型打备种形式。而且参数的维数也不同记。传统勺模型罗数估1方法，如阿0说邮7法。叼31 9口1算法和变尺度法等要求模型连续或者可微，没有通用性，这里采用粜士厂肘单纯形法优化模型遍历。以中缀达式的形式不所生成的函数式。最终得到能够描述数据特征的数值规律。数据进化建模方法的流程4.
3建模分析出压力分布，然后积分求出阻力和流量等，借助于无形式推广应用到相似的轴承问中。但是，般工况下这个阶偏微分方程没有精确的解析解，为了便于对数据的使用，对数值计算结果进行建模分析。
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