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An artificial neural network model for multi-flexoelectric actuation of plates

International Journal of Smart and Nano Materials 2022年第4期13卷 713-734页

作者： Mu Fan Pengcheng Yu Zhongmin Xiao State Key Laboratory of Mechanics and Control of Mechanical Structures Nanjing University of Aeronautics and AstronauticsNanjingChina Interdisciplinary Research Institute of Aeronautics and Astronautics College of Aerospace EngineeringNanjing University of Aeronautics and AstronauticsNanjingChina School of Mechanical and Aerospace Engineering Nanyang Technological UniversitySingapore

Flexoelectric effect can be used to design actuators to control engi-neering structures including beams,plates,and *** flexo-electric actuators method has the advantage of less stress concentration and better control effect,but the mode-dependent optimal actuator locations could influence the flexoelectric actuation effect *** this work,a neural network model is established to study the optimal combinations of multiple flexoelectric actuators on a rectangular *** the physical model,an atomic force micro-scope(AFM)probe was employed to generate an electric field gradient in the flexoelectric patch,so that flexoelectric control force and moment can be *** flexoelectric actuators on the plate was *** studies showed that the flexoelectricity induced stress mainly concentrate near the probe,the size and shape of the flexoelectric patch have limited effect on the actuation,hence,only the actuator positions were choosing as the input of the ANN *** the prediction of the neural network model,the driving effect of a large number of actuators at different positions can be quickly obtained,and the optimal position of the actuator can be analyzed more accurately.

关键词： smart structure flexoelectric effect vibration of thin plate Artificial neural network

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