1.一种惯容器力学输出预测方法，其特征在于，主要包含以下步骤：

1)研制惯容器装置，对惯容器进行力学性能测试，获取不同工况下的响应输出；2)建立惯容器预测模型，选取输入列向量与输出向量；3)建立预测模型的训练集与测试集；4)选择相应的支持向量机的核函数及初始化模型参数，支持向量机的核函数为径向基核函数，初始化模型参数惩罚因子与核函数方差均为1；5)利用量子遗传算法对模型参数进行优化求解，获取最佳的模型参数，模型参数的优化求解采用量子遗传算法，种群大小为50，进化代数为100，优化变量的取值范围均设置为[0,10]；6)将优化后的模型参数代入所构建的预测模型，对训练集进行训练，并检验模型精度，模型的精度检验标准为均方差E<0.01，置信度R2>99％；7)利用建立的预测模型对惯容器的力学输出进行预测与性能评价；

所述步骤2)中惯容器预测模型的输入列向量由时间序列中的惯容器自由端的位移、速度、加速度组成，输出向量为惯容器两端点的力信号；其中，激励输入为正弦型位移输入，其解析表达式为x＝Asin(2πft)，其中，A为振幅，f为频率，对位移表达式求导可以得到速度表达式为：v＝-A*(2πf)cos(2πft)，加速度表达式为a＝A*(2πf)2sin(2πft)，在Matlab/Simulink模块中搭建速度输入、加速度输入时域曲线，并根据样本数量设定采样时间及数据点个数。

2.根据权利要求1所述的一种惯容器力学输出预测方法，其特征在于，所述步骤1)中对惯容器进行力学性能测试，力学性能测试的激励输入为正弦型位移输入，各工况下的激振频率与振幅至少有一项不同。

3.根据权利要求1所述的一种惯容器力学输出预测方法，其特征在于，所述步骤3)中，样本数据的70％作为预测模型的训练集，样本数据的30％作为测试集。