基于神经网络的薄壳多目标振动优化控制研究

发布时间：2017-08-07 09:06

  本文关键词：基于神经网络的薄壳多目标振动优化控制研究

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【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。
【作者单位】： 西安交通大学机械工程学院;西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室;
【关键词】： 神经网络 混合误差准则 频率特性 多目标 振动优化
【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
【分类号】：TP183;TB535.1
【正文快照】： 0前言*机械装备的振动抑制与优化是机械工程学科长期关注的热点问题之一,也是提升装备性能的重要手段。常用的振动优化方法有:结构改造、被动控制与主动控制。由于主动控制方法优异的自适应性、良好的低频特性控制能力,因此受到学术界和工程界的广泛关注,并广泛地应用于汽车[1

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本文编号：633820