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基于神经网络的薄壳多目标振动优化控制研究
被引量：
5
1
作者
张兴武
刘金鑫
+1 位作者
陈雪峰
曹宏瑞
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期56-64,共9页
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...
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。
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关键词
神经网络
混合
误差
准则
频率特性
多目标
振动优化
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职称材料
题名
基于神经网络的薄壳多目标振动优化控制研究
被引量：
5
1
作者
张兴武
刘金鑫
陈雪峰
曹宏瑞
机构
西安交通大学机械工程学院
西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
出处
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期56-64,共9页
基金
国家自然科学基金(51405370
51225501)
+3 种基金
国家重点基础研究发展计划(973计划
2015CB057400)
陕西省自然科学基金(2015JQ5184)
陕西省博士后基金资助项目
文摘
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
Keywords
neural network
hybrid error criterion
frequency characteristic
multi-objective
vibration optimization
分类号
TB535 [理学—物理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
5
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职称材料
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