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目前很多精密大型仪器容易受到微扰动的影响而产生振动,这种振动具有频率低振幅小的特点,如航天器。为了减小这种振动,在某些航天器上安装磁性液体多孔介质减振器进行减振。相比于磁性液体减振器,磁性液体多孔介质减振器能够适用更宽频率的振动减振,且具有更好的减振效果。但多孔介质材料的小孔数量和小孔半径难以测量得到,使得磁性液体多孔介质减振器减振效果不易计算。为解决这一问题,本文将BP神经网络应用到这种减振器中,计算减振效果。此外本文使用量子力学方法分析磁性液体链化并计算被吸附磁性液体体积,为神经网络提供训练数据