浙江省教育厅科研计划(Y200804360)
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
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- 斜拉索基于MR阻尼器的神经网络半主动控制被引量：2
- 2010年
- 该文利用神经网络强大的学习和非线性拟合能力模拟了MR阻尼器的逆动力性能。为了提高神经网络的计算性及泛化性,采用了Levenberg-Marquardt算法与贝叶斯正规化法相结合的方法。与此同时,利用MR阻尼器的神经网络逆模型,提出了一种新的斜拉索神经网络半主动控制策略。为验证所提控制方法的有效性,针对典型算例进行了数值分析,并将其与LQR主动控制方法进行了比较。得出结论:所提神经网络半主动控制方法是有效的,与LQR主动控制效果相比,效果略差,但相差不大。
- 肖志荣孙炳楠
- 关键词：斜拉索MR阻尼器
- 基于BP神经网络仿真MR阻尼器逆动力性能
- 2011年
- 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。
- 肖志荣孙炳楠
- 关键词：MR阻尼器仿真BP神经网络
