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摘要:
神经网络时滞补偿算法在时滞补偿方面一般应用于特定激励下固定时滞的补偿问题,适用范围有待进一步改善.针对主动质量阻尼器控制系统,考虑不同地震波和时滞的影响,本文提出了一种基于遗传算法(GA)优化的神经网络时滞补偿方法.该方法通过跟踪理想状态的结构响应,采用GA对Elman神经网络进行初始权重和阈值的优化训练,并与经典的移相法和泰勒一阶法的时滞补偿效果进行了对比分析.研究结果表明:理想状态下AMD可以显著减小结构的位移和加速度响应.在175 ms、225 ms和275 ms的大时滞情况下,结构位移峰值、层间位移角、加速度均值和峰值指标与理想状态的指标差值均分别在19.4%、15.5%和22%之内,适用于不同地震波和时滞下的结构主动控制.
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文献信息
篇名 基于遗传算法优化的Elman网络时滞补偿研究
来源期刊 广州建筑 学科 工学
关键词 主动质量阻尼器控制系统 时滞补偿 Elman神经网络 遗传算法
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 结构工程|Structural Engineering
研究方向 页码范围 3-10
页数 8页 分类号 TU352
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-2439.2022.01.001
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研究主题发展历程
节点文献
主动质量阻尼器控制系统
时滞补偿
Elman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
广州建筑
双月刊
1671-2439
44-1229/TU
大16开
广州市白云大道北833号建研大厦
1973
chi
出版文献量(篇)
1574
总下载数(次)
3
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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