基于人工神经网络的结构磁流变阻尼器半主动控制

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人工神经网络技术已经得到很广泛的应用.已经证明,前馈神经网络可以任意逼近任何连续函数.该文在MTS机上进行了磁流变阻尼器动态特性神经网络辨识试验,建立了MR阻尼器的神经网络正动态、逆动态模型,仿真分析验证了所建模型能够准确、快速地识别磁流变阻尼器的动态特性.考虑到建筑结构的不确定性和非线性,该文提出了基于神经网络的结构系统辨识方法,构造了具有一个隐含层的神经网络,用误差反向的传播算法训练,模拟了一个多层结构在地震作用下的动力响应特性.计算机仿真表明了该神经网络辨识结构的有效性.根据BP网络原理提出了神经网络辨识器、控制器的设计方案,结合实例通过离线训练辨识器、控制器,将所建的MR阻尼器的神经网络逆动态模型以及结构的神经网络辨识模型用于结构神经网络半主动控制仿真,结果证明该文所提的建模及控制方法能够有效降低结构的响应,同时能够最大限度地发挥MR阻尼器的独特性能.
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