基于BP神经网络仿真MR阻尼器逆动力性能
The Simulation of Inverse Dynamics of MR Damper Based on BP Neural Network作者机构：浙江科技学院建工学院杭州310023 浙江大学建工学院杭州310027
出 版 物：《科技通报》 (Bulletin of Science and Technology)
年 卷 期：2011年第27卷第3期
页 面：408-411页
学科分类：08[工学] 081402[工学-结构工程] 081304[工学-建筑技术科学] 0813[工学-建筑学] 0814[工学-土木工程]
基 金：浙江省教育厅科研资助项目(Y200804360) 浙江省住房与城乡建设厅科研项目(0903) 2009年度浙江省高校优秀青年教师资助计划
摘 要：MR阻尼器的力学模型都是以电压为已知量,来求阻尼器的出力。而在结构控制中,通常是由控制算法先求出需要的控制力,由此控制力反推出相应的电压,从而控制阻尼器的输入电压来使其产生需要的力。由于MR阻尼器是一种强非线性半主动控制装置,由阻尼器的阻尼力反推其输入电压是一个复杂而困难的问题。本文利用神经网络强大的学习、非线性拟合等功能来模拟其逆动力性能,解决由力反推输入电压的难题。结果证明,神经网络可以很好的仿真MR阻尼器的逆动力性能。
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