科技通报
科技通報
과기통보
BULLETIN OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
2011年
3期
408-411
,共4页
MR阻尼器%仿真%BP神经网络%逆动力性能
MR阻尼器%倣真%BP神經網絡%逆動力性能
MR조니기%방진%BP신경망락%역동력성능
MR阻尼器的力学模型都是以电压为已知量,来求阻尼器的出力.而在结构控制中,通常是由控制算法先求出需要的控制力,由此控制力反推出相应的电压,从而控制阻尼器的输入电压来使其产生需要的力.由于MR阻尼器是一种强非线性半主动控制装置,由阻尼器的阻尼力反推其输入电压是一个复杂而困难的问题.本文利用神经网络强大的学习、非线性拟合等功能来模拟其逆动力性能,解决由力反推输入电压的难题.结果证明,神经网络可以很好的仿真MR阻尼器的逆动力性能.
MR阻尼器的力學模型都是以電壓為已知量,來求阻尼器的齣力.而在結構控製中,通常是由控製算法先求齣需要的控製力,由此控製力反推齣相應的電壓,從而控製阻尼器的輸入電壓來使其產生需要的力.由于MR阻尼器是一種彊非線性半主動控製裝置,由阻尼器的阻尼力反推其輸入電壓是一箇複雜而睏難的問題.本文利用神經網絡彊大的學習、非線性擬閤等功能來模擬其逆動力性能,解決由力反推輸入電壓的難題.結果證明,神經網絡可以很好的倣真MR阻尼器的逆動力性能.
MR조니기적역학모형도시이전압위이지량,래구조니기적출력.이재결구공제중,통상시유공제산법선구출수요적공제력,유차공제력반추출상응적전압,종이공제조니기적수입전압래사기산생수요적력.유우MR조니기시일충강비선성반주동공제장치,유조니기적조니력반추기수입전압시일개복잡이곤난적문제.본문이용신경망락강대적학습、비선성의합등공능래모의기역동력성능,해결유력반추수입전압적난제.결과증명,신경망락가이흔호적방진MR조니기적역동력성능.
