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摘要:
针对磁流变效应的非线性特性导致的磁流变减振器(MRD)力学模型难以精确描述的问题,设计了一种基于神经网络的磁流变减振器力学模型.利用径向基(RBF)神经网络较强的模拟非线性函数的能力,建立了减振器力学模型,并依据减振器的测试数据信息确定了 RBF 神经网络各节点的数量;利用遗传算法的全局优化能力和多参数并行优化能力,辨识神经网络的参数.通过 RBF 神经网络力学模型计算得到的阻尼力与试验数据的相对误差的平均值为2.41%,能够满足模型的实用需求.
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文献信息
篇名 基于神经网络的磁流变减振器力学模型研究
来源期刊 中北大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 磁流变减振器 力学模型 参数辨识 神经网络 遗传算法
年,卷(期) 2015,(1) 所属期刊栏目 自动化与计算机
研究方向 页码范围 51-55,74
页数 6页 分类号 TU352.1|TP183
字数 2772字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-3193.2015.01.010
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研究主题发展历程
节点文献
磁流变减振器
力学模型
参数辨识
神经网络
遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中北大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-3193
14-1332/TH
大16开
太原13号信箱
1979
chi
出版文献量(篇)
2903
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7
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