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基于MR阻尼器复杂力学模型的参数高精度识别方法
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作者 刘晓航 吴琼 +1 位作者 牛再波 郭进 《石家庄铁道大学学报(自然科学版)》 2025年第1期104-111,118,共9页
由于磁流变阻尼器(MRD)的力学特性,其模型中的某些参数必然与电流相关,且参数众多、耦合复杂,难以精准识别。为解决此问题,提出分步渐进式参数识别法,通过逐步识别和优化参数,提高电流相关参数的识别精度。在采用遗传算法识别磁流变阻... 由于磁流变阻尼器(MRD)的力学特性,其模型中的某些参数必然与电流相关,且参数众多、耦合复杂,难以精准识别。为解决此问题,提出分步渐进式参数识别法,通过逐步识别和优化参数,提高电流相关参数的识别精度。在采用遗传算法识别磁流变阻尼器模型参数的基础上,进一步利用单变量敏感性分析法(OAAT)进行敏感性分析。通过评估各参数的敏感性和物理意义,依次优化模型参数,采用多项式回归方法拟合参数与电流的关系,并利用决定系数R 2来评估回归模型的拟合效果。结果表明,采用分步渐进式识别法得到的参数R 2值均超过98%,显著提高了参数识别精度。对参数识别的最终结果进行数值仿真,并与随机激励试验结果进行对比,以验证识别结果的准确性。结果表明,采用分步渐进式识别法得到的现象学模型仿真结果与试验数据高度吻合(fitnessall=0.0015),为类似研究提供了参考和借鉴。 展开更多
关键词 MR阻尼器 现象学模型 遗传算法 参数敏感性 oaat 参数识别
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