【摘 要】
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磁流变阻尼器在振动控制中有广阔的应用前景,建立其精确的力学模型是取得良好控制效果的关键因素之一。文中对某磁流变阻尼器进行了动力学性能测试;并通过统计学方法确定了该阻尼器正向、逆向模型的BP神经网络结构;针对传统遗传神经网络(GA-BP)早熟和收敛速度慢的问题,提出一种结合适应度线性变换、自适应交叉和变异概率的改进遗传神经网络(IGA-BP)算法;在此基础上,分别用BP神经网络、GA-BP神经网络和IGA-BP神经网络对阻尼器正向、逆向非参数化模型进行辨识。研究结果表明:文中提出的改进遗传神经网络算法收敛速
【机 构】
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先进驱动节能技术教育部工程研究中心,西南交通大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51875482)。
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磁流变阻尼器在振动控制中有广阔的应用前景,建立其精确的力学模型是取得良好控制效果的关键因素之一。文中对某磁流变阻尼器进行了动力学性能测试;并通过统计学方法确定了该阻尼器正向、逆向模型的BP神经网络结构;针对传统遗传神经网络(GA-BP)早熟和收敛速度慢的问题,提出一种结合适应度线性变换、自适应交叉和变异概率的改进遗传神经网络(IGA-BP)算法;在此基础上,分别用BP神经网络、GA-BP神经网络和IGA-BP神经网络对阻尼器正向、逆向非参数化模型进行辨识。研究结果表明:文中提出的改进遗传神经网络算法收敛速
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让我们一起去翻阅风景 去翻阅大自然 去翻阅鲜花盛开的季节 去翻阅好心情 路途中,是阳光灿烂 是鲜花和绿色 是心花和怒放 是笑容和溫暖 让我们携手 聆听时光的脚步 将喜悦与忧伤 交给诗与远方
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