基于BP神经网络的矩形压电振子振动模态区分

• 作者: 李存岑 杨明
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 压电振子 振型 神经网络 模态区分
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 1746-1748
• 分类号: TB552|TB123|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.05.040

摘要

采用BP神经网络,把矩形压电振子的各阶振型位移输入到神经网络中进行训练,提取各阶模态的振型特征,可实现矩形压电振子的共振振幅分布和振动模态阶次的非线性映射,以此区分各个模态.仿真实验结果显示,建立的神经网络模型可以从ANSYS输出的各模态中准确识别出矩形压电振子的B(3,1)模态,对训练样本外的尺寸也有一定的识别效果,表明所建立的BP神经网络可以有效地用于该矩形压电振子的振动模态区分.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨明	上海交通大学仪器科学与工程系	140	1026	16.0	25.0
2	李存岑	上海交通大学仪器科学与工程系	4	16	2.0	4.0