【摘 要】
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磁流变液(Magnetorheological fluid)是一种具有良好发展前景的新型智能材料.磁流变阻尼器是磁流变液的主要应用装置之一,具有响应速度快、稳定性好、连续可调等优点,因此对
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磁流变液(Magnetorheological fluid)是一种具有良好发展前景的新型智能材料.磁流变阻尼器是磁流变液的主要应用装置之一,具有响应速度快、稳定性好、连续可调等优点,因此对磁流变阻尼器的建模研究具有重大的理论和实践意义.该文设计了磁流变阻尼器试验台系统硬件及相关的软件,应用基于自适应神经网络的模糊推理系统(ANFIS)结合试验数据对磁流变阻尼器进行建模并检验了建模效果.论文首先概述了目前几种常见的磁流变阻尼器模型,并对这些模型进行了简单的分析和比较,提出建立新模型的必要性.其次,论文介绍了自制磁流变阻尼器试验台系统,包括试验设备、控制电路板及编写的相关软件,设计了试验方案并给出了试验结果.文章还重点介绍了自适应神经网络的结构、学习算法以及模糊推理系统的基本类型,分析了基于自适应神经网络的模糊推理系统ANFIS的结构及其混合学习算法,给出了磁流变阻尼器ANFIS模型基本架构,应用试验取得的训练数据和MATLAB辅助建模工具对模型进行训练,得到了符合训练数据输入输出关系的磁流变阻尼器模型.最后,用测试数据对模型有效性进行了验证.由验证的结果可以看出,文中应用ANFIS建立的磁流变阻尼器模型是比较准确的,并且该模型结构简单,计算方便,具有较高的实用价值.
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