飞机前轮摆振时常发生于起飞和着陆滑跑阶段,这种有害的自激振动对飞机的乘坐舒适性和可操纵性有很严重的影响。根据摆振的实际情况,磁流变(Magnetorheological,MR)减摆器能够根据半主动控制系统输入的电流幅值,相应地输出可控的阻尼力,最终对摆振进行实时控制。其中,关键问题在于如何得到准确的电流幅值。针对这一问题,本文主要进行了以下工作:首先,对飞机前轮摆振的摆振机理及影响摆振的因素进行了研究。根据线性假设,建立了飞机前轮摆振数学模型。确定起落架结构参数,用特征值分析法求解出临界滑跑速度。分析临界滑跑速度下,各影响因素的初始值对机轮摆振的振幅及频率的影响。然后,辨识得到磁流变减摆器的正逆模型。基于自行设计的磁流变减摆器阻尼特性实验数据,对修正Bouc-Wen模型进行参数辨识,并用仿真验证模型。在得到磁流变减摆器正模型的基础上,基于径向基神经网络,构建出磁流变减摆器神经网络逆模型,并用生成的随机样本数据分别对逆模型进行训练和验证。最后,仿真验证磁流变减摆器正逆模型的有效性。将磁流变减摆器正逆模型加入到飞机前轮摆振模型中,在不同的滑跑速度下,对比不加控制、被动控制和神经网络逆模型控制这三者的减摆效果。结果表明,神经网络逆模型能准确输出电流幅值,且减摆效果最好。