【摘 要】
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为了能够较精确地拟合磁流变阻尼器在低速区的非线性及滞回特性,提出一种基于NARX神经网络的磁流变阻尼器动力学模型。以力学性能实验数据为前提,利用LMBP算法训练NARX神经网
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51305435)
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为了能够较精确地拟合磁流变阻尼器在低速区的非线性及滞回特性,提出一种基于NARX神经网络的磁流变阻尼器动力学模型。以力学性能实验数据为前提,利用LMBP算法训练NARX神经网络的串-并行结构,然后将串-并行结构转化为并行结构,使得NARX神经网络模型能够在不同电流值下得到与实验结果相吻合的输出值。最后将实验结果和模型结果进行对比,通过比较两者所得的结果发现NARX神经网络模型的计算结果与实验结果的最大相对误差仅为3.77%,而且该模型能够表征磁流变阻尼器在低速区的非线性及滞回特性,证明NARX神经网络模型
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