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磁流变阻尼器的神经网络建模及其在半主动控制中的应用

廖英英  刘永强  
【摘要】:本文应用神经网络技术建立了磁流变阻尼器的逆向模型,该模型含有4个输入神经元、1个输出神经元和15个隐层神经元。利用Bouc-Wen修正模型数值仿真生成数据,然后采用Levenberg-Marquardt法和OBS优化策略对逆向模型的结构进行训练和修剪。最后,将所建的磁流变阻尼器逆向模型应用于1/4车悬挂模型中进行半主动控制的仿真分析。结果表明,所建立和优化的逆向模型可以准确地预测所需电流指令,应用于半主动控制中的效果明显。

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