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基于神经网络的磁流变减振器模型参数辨识
文献摘要：
为了建立精确的磁流变减振器模型,针对单筒单出杆式磁流变减振器开展力学性能特性试验,采集其在不同性质激励下的阻尼力、位移、速度数据,得到磁流变减振器的工作特性;应用具有7个神经元输入层的BP神经网络搭建磁流变减振器的正向模型和逆向模型,并通过试验数据对模型测试集进行仿真验证.结果表明,所采用的7个神经元输入层BP神经网络建立的模型可以精确预测磁流变减振器的输出阻尼力和控制电流,具有较好的可靠性.
文献关键词：
磁流变减振器;BP神经网络;正向模型;逆向模型
中图分类号：
作者姓名：
张宇涵;陈双;任洪卓
作者机构：
辽宁工业大学,锦州121000
文献出处：
引用格式：
[1]张宇涵;陈双;任洪卓-.基于神经网络的磁流变减振器模型参数辨识)[J].汽车技术,2022(09):50-55
A类：
B类：
磁流变减振器,模型参数辨识,杆式,性能特性,特性试验,阻尼力,工作特性,输入层,正向模型,逆向模型,模型测试,测试集,仿真验证,精确预测
AB值：
0.221806
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