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基于神经网络的薄壳多目标振动优化控制研究

张兴武; 刘金鑫; 陈雪峰; 曹宏瑞 机械工程学报 2016年第09期

摘要:针对目前主动控制方法主要集中于减振降噪方面的研究,无法满足工程中频率特性改变的需求等问题,结合神经网络的多目标并行处理能力,提出基于神经网络的多目标振动优化控制方法。首先,基于神经网络算法,构造频域主动控制架构,相较于时域方法,该架构一个控制循环只需一次傅里叶变换(Fast Fourier transform,FFT),无傅里叶逆变换(Inverse fast Fourier transform,IFFT),因此,控制时效性得到有效保证。其次,基于全局频域误差与特征频点误差,构造混合型误差评判准则,提升算法的自适应性,可靠性与抗干扰能力。再次,基于多自由度系统方程,研究了多目标控制中的可控性问题,保证控制的可行性。最后,通过大型薄壳结构的八点多目标振动优化控制,有效验证了方法的有效性与可行性。

关键词:神经网络混合误差准则频率特性多目标振动优化

单位:西安交通大学机械工程学院; 西安710049; 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室; 西安710054

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