基于神经网络的薄壳多目标振动优化控制研究

作     者：张兴武 刘金鑫 陈雪峰 曹宏瑞 ZHANG Xingwu;LIU Jinxin;CHEN Xuefeng;CAO Hongrui

作者机构：西安交通大学机械工程学院西安710049 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室西安710054 

出 版 物：《机械工程学报》 (Journal of Mechanical Engineering)

年 卷 期：2016年第52卷第9期

页      面：56-64页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 083002[工学-环境工程] 1204[管理学-公共管理] 120402[管理学-社会医学与卫生事业管理(可授管理学、医学学位)] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 08[工学] 0837[工学-安全科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金(51405370 51225501) 国家重点基础研究发展计划(973计划 2015CB057400) 陕西省自然科学基金(2015JQ5184) 陕西省博士后基金资助项目 

主　　题：神经网络 混合误差准则 频率特性 多目标 振动优化 

摘      要：针对目前主动控制方法主要集中于减振降噪方面的研究,无法满足工程中频率特性改变的需求等问题,结合神经网络的多目标并行处理能力,提出基于神经网络的多目标振动优化控制方法。首先,基于神经网络算法,构造频域主动控制架构,相较于时域方法,该架构一个控制循环只需一次傅里叶变换(Fast Fourier transform,FFT),无傅里叶逆变换(Inverse fast Fourier transform,IFFT),因此,控制时效性得到有效保证。其次,基于全局频域误差与特征频点误差,构造混合型误差评判准则,提升算法的自适应性,可靠性与抗干扰能力。再次,基于多自由度系统方程,研究了多目标控制中的可控性问题,保证控制的可行性。最后,通过大型薄壳结构的八点多目标振动优化控制,有效验证了方法的有效性与可行性。