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模拟退火改进的神经网络算法及其在振动分析中的应用

李来强  王树林  
【摘要】:颗粒碰撞阻尼是以阻尼器中钢球和细微颗粒的强烈撞击,使夹在其间的颗粒产生塑性变形,以达到永久消耗系统能量的目的。问题分析中的目标函数往往比较复杂,影响因素众多,很难用传统数学建模的方法建立模型,传统的神经网络分析和模拟也很难得到问题的全局最优解。为此,将传统的反向传播算法(BP算法)神经网络模型结合模拟退火算法及最佳保留原则,提出一种改进的神经网络模型,并成功的应用于颗粒碰撞阻尼技术,得出了颗粒粒度、颗粒填充率和系统阻尼之间的关系,为颗粒碰撞阻尼的工程应用提供了一定的参考价值。

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