摘要：利用神经网络的非线性逼近能力,设计了用于识别油气减振器非线性特性的结构化神经网络模型,并介绍了该模型的具体应用方法,即利用试验数据组成学习样本,对网络模型进行训练,识别出其非线性特性.识别结果表明,结构化神经网络可有效地识别油气减振器的非线性特性.

关键词：油气减振器 非线性特性 神经网络 识别 被动减振装置 

单位：吉林大学机械科学与工程学院; 博士生; 130025; 长春市; 吉林大学机械科学与工程学院; 博士生; 吉林大学机械科学与工程学院; 教授; 博士生导师