【摘 要】
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阻尼器是一个强非线性迟滞系统,难以用简单的数学模型对其进行表达.为解决这一问题,应用Bouc-wen模型对阻尼器进行建模用以描述阻尼器的特性.Bouc-wen模型已经广泛应用于描述材料和结构对作用力的迟滞响应.首先,为确定阻尼器的非线性特性,通过实验测试,得到阻尼器在不同频率和振幅激励下的迟滞特性曲线.通过这些数据Bouc-wen模型的参数能够被辨识出来.分别应用遗传算法与神经网络这两种不同的算法对Bouc-wen模型的参数进行辨识.比较这两种算法,仿真结果表明神经网络的逼近误差更小,比遗传算法的效率更高
【机 构】
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阻尼器是一个强非线性迟滞系统,难以用简单的数学模型对其进行表达.为解决这一问题,应用Bouc-wen模型对阻尼器进行建模用以描述阻尼器的特性.Bouc-wen模型已经广泛应用于描述材料和结构对作用力的迟滞响应.首先,为确定阻尼器的非线性特性,通过实验测试,得到阻尼器在不同频率和振幅激励下的迟滞特性曲线.通过这些数据Bouc-wen模型的参数能够被辨识出来.分别应用遗传算法与神经网络这两种不同的算法对Bouc-wen模型的参数进行辨识.比较这两种算法,仿真结果表明神经网络的逼近误差更小,比遗传算法的效率更高.
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