基于神经网络的多孔泡沫金属磁流变液阻尼器模型.pdf

【基于神经网络的多孔泡沫金属磁流变液阻尼器模型】 多孔泡沫金属磁流变液阻尼器是一种创新的半主动控制设备，它利用泡沫金属来存储磁流变液，以实现对振动系统的高效阻尼。该技术的核心在于理解和建模阻尼器的性能，特别是其阻尼力与电流之间的关系。传统的建模方法，如Bingham模型和Bouc-Wen模型，虽然在一定程度上能描述磁流变液阻尼器的行为，但存在局限性，无法精确捕捉其非线性动态特性。 针对这一问题，研究人员转向非参数化建模方法，特别是神经网络模型。神经网络，尤其是反向传播（BP）神经网络，因其自我学习、自组织、联想记忆和并行处理的能力，成为了理想的工具。BP神经网络是一种多层前向网络，由输入层、隐藏层和输出层构成，相邻层节点间存在连接，而同一层节点间无相互作用。通过训练数据集，网络能够调整各节点的权重和阈值，以最小化预期输出与实际输出之间的误差，从而建立精确的阻尼器模型。 在具体实施中，首先通过实验研究磁流变液阻尼器的性能，收集其在不同电流下的阻尼力数据。然后，将这些数据用于训练BP神经网络，构建阻尼器的正向模型。经过多次迭代和学习，神经网络可以学会输入电流与输出阻尼力之间的非线性映射关系。实验证明，神经网络模型能够准确预测阻尼器的阻尼力，且相对于传统模型，具有更高的预测精度和计算效率。 总结来说，基于神经网络的多孔泡沫金属磁流变液阻尼器模型利用了深度学习的先进方法，解决了传统模型在描述复杂非线性动态特性时的不足。这种方法对于提升振动控制系统的性能，尤其是在需要实时控制和高精度阻尼的场合，具有显著的优势。同时，这也为其他领域的数据建模和机器学习应用提供了有价值的参考。