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提出利用锆钛酸铅镧改性陶瓷（PLZT）的光致伸缩效应,将PLZT陶瓷制作为作动器;以智能层合简支板为研究对象,利用模态分析方法建立了层合简支板的模态控制方程。在此基础上,设计了基于RBF网络模型的模糊神经网络主动控制器和相关参数调整学习算法。为了验证所提出的控制策略的有效性,使用Matlab进行了数值仿真;仿真结果表明,提出的模糊神经网络控制器能够有效地实现对智能层合简支板的振动控制。