关于磁流变阻尼器神经网络模型的设计分析  

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作  者:刘焊中[1] 

机构地区:[1]中国建设银行黑龙江分行香坊支行

出  处:《中国科技财富》2010年第2期17-17,共1页China Science and Technology Fortune Magazine

摘  要:神经网络在控制领域受到重视主要归功于它的非线性映射能力、自学习适应能力、联想记忆能力、并行信息处理方式及其优良的容错性能。这些特.占、使得神经网络非常适合于复杂系统的建模和控制,特别是当系统存在不确定因素时,更体现了神经网络方法的优越性。考虑到建筑结构的不确定性和非线性,该文提出了基于神经网络的结构系统辨识方法,构造了具有一个隐含层的神经网络,用误差反向的传播算法训练,模拟了一个多层结构在地震作用下的动力响应特性。计算机仿真表明了该神经网络辨识结构的有效性。

关 键 词:MR阻尼器 人工神经网络 半主动控制 

分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

 

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