【摘 要】
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磁流变(MR)阻尼器是土木结构振动控制领域最有应用前景的半主动控制装置之一,但由于MR阻尼器的高度非线性动特性,使得描述其逆向动特性的数学模型很难得到,即根据理想的阻尼
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磁流变(MR)阻尼器是土木结构振动控制领域最有应用前景的半主动控制装置之一,但由于MR阻尼器的高度非线性动特性,使得描述其逆向动特性的数学模型很难得到,即根据理想的阻尼力确定出MR阻尼器所需的输入电压.然而,对基于MR阻尼器的结构振动控制设计和仿真,这种反映阻尼力-电压关系的逆向动特性模型是十分重要的.为此,本项研究针对MR阻尼器的非线性特性,提出运用神经网络技术建立MR阻尼器的神经网络模型来模拟其逆向动特性,神经网络模型的输出即为产生理想的阻尼力所需的输入电压.通过数值仿真结果探讨所提出的结构振动控制策
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