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在振动工程领域,通过实测数据识别动力系统模型是一个重要问题。在当前为数众多的识别方法中,大多数方法都具有一定程度的局限性。由于人工神经网络模型具有传统计算模型所没有的固有特性,因此已成为实时快速处理大量数据的一个理想选择。本文将非线性振动系统恢复力识别的人工神经网络方法在某种近似意义下推广应用于多自由度系统。模拟计算结果表明,每次仅需向网络输入较少的信息即可获得离散质量恢复力有关信息的较好估计。