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基于遗传算法优化的SMABP神经网络本构模型 被引量：13
1
作者 余滨杉 王社良 +1 位作者 杨涛 樊禹江 《金属学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期248-256,共9页
系统研究了形状记忆合金丝(SMA)应力-应变曲线、特征点应力、耗能能力及等效阻尼比随材料直径、应变幅值、加载速率、加载循环次数的变化规律;由于SMA唯象Brinson等常见本构模型无法以数学模型方式精确描述SMA各影响因素对其力学性能的... 系统研究了形状记忆合金丝(SMA)应力-应变曲线、特征点应力、耗能能力及等效阻尼比随材料直径、应变幅值、加载速率、加载循环次数的变化规律;由于SMA唯象Brinson等常见本构模型无法以数学模型方式精确描述SMA各影响因素对其力学性能的影响程度,基于SMA实验结果,本工作采用BP神经网络智能算法(一种利用误差反向传播训练的神经网络算法)对其进行非线性建模,同时利用遗传算法对神经元的初始权值和阈值进行优化,进而获得了一种基于遗传算法优化的SMA BP神经网络本构模型。利用该模型对SMA实验结果进行模拟,所得结果平均误差仅为1.13%,优于未优化的SMA BP神经网络模型。结果表明,基于遗传算法优化的SMA BP神经网络本构模型,能够精确地预测SMA在反复荷载作用下的超弹性性能,避免由于初始权/阈值取值不当引起的BP网络振荡而产生不收敛的问题,同时也充分考虑了加/卸载速率的动态影响,是一种良好的速率相关型动力本构模型。 展开更多
关键词 形状记忆合金(sma) 遗传算法 BP神经网络 动力本构模型
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基于SMA神经网络本构模型的结构地震响应控制 被引量：1
2
作者 刘洋 展猛 +1 位作者 王社良 杨涛 《噪声与振动控制》 CSCD 2016年第2期166-171,共6页
利用遗传算法优化BP神经网络初始权/阀值,建立SMA神经网络本构模型,并将优化配置后的SMA应用到一空间杆系结构,通过MATLAB编写Newmark-β算法程序求解结构动力反应,与振动台试验结果进行对比。结果表明,相比未优化的SMA神经网络本构曲线... 利用遗传算法优化BP神经网络初始权/阀值,建立SMA神经网络本构模型,并将优化配置后的SMA应用到一空间杆系结构,通过MATLAB编写Newmark-β算法程序求解结构动力反应,与振动台试验结果进行对比。结果表明,相比未优化的SMA神经网络本构曲线,优化后本构曲线能更好地预测SMA在反复荷载作用下的超弹性恢复力,是一种稳定性较高的速率相关型动态本构模型。应用优化配置的SMA丝进行振动控制后,结构地震反应峰值仿真结果与试验结果基本吻合,且得到有效地抑制,验证了SMA神经网络本构模型的适用性和采用MATLAB进行SMA被动控制仿真的可行性。 展开更多
关键词 振动与波 遗传算法 sma神经网络 本构模型 振动台试验 振动控制
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人工神经网络在SMA配合比设计中的应用 被引量：1
3
作者 李清富 梁博 刘晨辉 《河南科学》 2008年第2期208-211,共4页
利用BP神经网络建立了沥青和矿料的某些性质与基于马歇尔试验的稳定度、流值及一些体积参数之间的BP网络模型,为SMA的配合比设计提供了一条新的途径.实例分析表明,该法适用性强,所得结果满足工程要求.
关键词 神经网络 sma 配合比设计
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SMA-压电半主动混合阻尼器减震控制分析 被引量：3
4
作者 展猛 王社良 赵云 《世界地震工程》 CSCD 北大核心 2018年第4期24-30,共7页
将形状记忆合金(Shape memory alloy,简称"SMA")与压电摩擦阻尼器复合设计了一种半主动混合阻尼器,对SMA丝进行了材性试验,分析了循环圈数、加载速率和应变幅值对SMA丝力学性能的影响。基于试验数据,以速度方向和应变值作为... 将形状记忆合金(Shape memory alloy,简称"SMA")与压电摩擦阻尼器复合设计了一种半主动混合阻尼器,对SMA丝进行了材性试验,分析了循环圈数、加载速率和应变幅值对SMA丝力学性能的影响。基于试验数据,以速度方向和应变值作为神经元输入,建立了SMA的BP神经网络本构模型,并利用T-S模糊逻辑求解压电陶瓷驱动器输出电压,对1个2层的钢框架结构进行了无控、SMA被动控制和混合控制MATLAB仿真分析。结果表明:SMA的BP网络模型预测的应力误差大多集中在20 MPa以内,且误差较大点主要集中在加载的初始段和卸载的结束段等数值较小的点,BP神经网络能够较好地预测SMA丝的本构曲线。相比SMA被动控制,混合阻尼器可以更加有效地降低结构的动力反应。 展开更多
关键词 sma 压电陶瓷 混合阻尼器 神经网络 MATLAB仿真
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基于SMA-Elman的IGBT寿命预测研究 被引量：1
5
作者 周昂 帕孜来·马合木提 +2 位作者 李高原 赵智强 刘行行 《微电子学与计算机》 2023年第3期117-124,共8页
绝缘栅双极晶体管(insulated gate bipolar transistor,IGBT)作为功率变换器的重要组成部分,其剩余使用寿命的预测极为重要.针对IGBT的剩余使用寿命问题,提出了利用黏菌优化算法(slime mould algorithm,SMA)优化Elman神经网络实现权值... 绝缘栅双极晶体管(insulated gate bipolar transistor,IGBT)作为功率变换器的重要组成部分,其剩余使用寿命的预测极为重要.针对IGBT的剩余使用寿命问题,提出了利用黏菌优化算法(slime mould algorithm,SMA)优化Elman神经网络实现权值和阈值的自适应选择,并将其用于IGBT的寿命预测.首先,对NASA研究中心老化试验数据集中的栅射极关断电压尖峰峰值进行平滑处理.其次,对处理后的数据进行时域特征提取.再次,用核主成分分析(kernel principle component analysis,KPCA)进行优选降维。最后,利用SMA-Elman神经网络模型实现IGBT的寿命预测.结果表明,提出的SMA-Elman神经网络模型相比Elman、BP神经网络及SVR模型具有更优的性能,均方误差为0.021%,均方根误差为0.014,拟合度为0.998,可以更好地实现IGBT剩余使用寿命的预测. 展开更多
关键词 绝缘栅双极晶体管 寿命预测 黏菌优化算法 ELMAN神经网络 时域特征
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SMA驱动柔性机械臂BP神经网络PID控制方法研究 被引量：6
6
作者 王扬威 吕佩伦 +3 位作者 郑舒方 张铂轩 李三平 李兴东 《现代电子技术》 2022年第10期176-181,共6页
针对形状记忆合金(SMA)丝驱动软体仿生柔性臂弯曲角度难以精确控制的问题,文中提出一种BP神经网络PID控制算法。该方法基于仿生柔性臂的运动学模型和驱动模型,利用电阻映射的弯曲角度反馈,采用BP神经网络优化PID参数实现位置控制。然后... 针对形状记忆合金(SMA)丝驱动软体仿生柔性臂弯曲角度难以精确控制的问题,文中提出一种BP神经网络PID控制算法。该方法基于仿生柔性臂的运动学模型和驱动模型,利用电阻映射的弯曲角度反馈,采用BP神经网络优化PID参数实现位置控制。然后,搭建仿生柔性臂实验测试平台,利用不同驱动电压条件下弯曲实验测试数据确立初始PID参数,分别采用传统PID方法、模糊PID控制方法和BP神经网络PID控制算法对仿生柔性机械臂进行位置控制实验。结果表明,与其他两种方法相比,BP神经网络PID控制方法能在5 s内达到期望角度,调节时间更短,位置误差仅为2°,并且在外界扰动条件下2 s内可完成自适应调节,具有较强的鲁棒性,能够更好地补偿SMA相变过程中的迟滞问题,证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 仿生柔性臂 BP神经网络PID 弯曲角度 位置控制 形状记忆合金丝(sma) 电阻反馈
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基于GA优化神经网络的变刚度复合材料板簧刚强度预测研究 被引量：1
7
作者 杨寅泽 柯俊 《软件工程》 2024年第7期17-21,共5页
将形状记忆合金混编三维织物驱动器(SMA驱动器)植入复合材料板簧中,可以使大型板式结构具有变刚度潜力。为提高驱动器空间布置参数的寻优效率,文章基于BP神经网络预测不同驱动器布置参数下的板簧刚强度,并采用遗传算法提升预测精度。结... 将形状记忆合金混编三维织物驱动器(SMA驱动器)植入复合材料板簧中,可以使大型板式结构具有变刚度潜力。为提高驱动器空间布置参数的寻优效率,文章基于BP神经网络预测不同驱动器布置参数下的板簧刚强度,并采用遗传算法提升预测精度。结果表明,经过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化后的BP神经网络(Back Propagation Neural Networks)模型对板簧刚强度性能的平均预测精度为96.9%,优于传统BP神经网络的平均预测精度(92.7%),并且寻优效率比传统智能算法提升了172倍。该研究为大型板式结构的空间布置参数寻优算法提供了有益参考。 展开更多
关键词 sma驱动器 空间布置参数 BP神经网络 遗传算法 寻优效率
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形状记忆合金驱动手指功能康复外骨骼设计 被引量：3
8
作者 王扬威 吕佩伦 +2 位作者 郑舒方 王奔 李健 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期2340-2348,共9页
为了研制适应关节黏弹特性、轻便、可穿戴的手指功能康复装置,在分析手指关节、肌腱运动机理的基础上,设计形状记忆合金(SMA)丝驱动的手指功能康复装置.建立该装置的运动学模型和SMA驱动模型,提出基于SMA丝电阻反馈的模糊神经网络PID控... 为了研制适应关节黏弹特性、轻便、可穿戴的手指功能康复装置,在分析手指关节、肌腱运动机理的基础上,设计形状记忆合金(SMA)丝驱动的手指功能康复装置.建立该装置的运动学模型和SMA驱动模型,提出基于SMA丝电阻反馈的模糊神经网络PID控制方法,研制手指功能康复外骨骼样机,进行样机的运动性能和控制性能实验.结果表明,仿生外骨骼实现了预期的手指被动康复运动,拇指、食指和中指的最大弯曲角度与人体手指的弯曲角度相近,分别为130.5°、236.4°、242.5°;仿生外骨骼能够辅助手指完成日常抓握动作;模糊神经网络PID相比于传统PID控制,有效缩短了仿生外骨骼的响应时间,手指的屈伸康复频率为6次/min. 展开更多
关键词 手指功能康复机器人 形状记忆合金(sma)丝 软体外骨骼结构 模糊神经网络PID 位姿控制
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结合参数优化机器学习算法的煤矸石发热量预测
9
作者 高湘彬 贾博 +1 位作者 李根 马小晶 《现代电子技术》 2023年第14期168-174,共7页
为更快捷、方便地获取煤矸石和煤炭等燃料的发热量,文中提出一种将机器学习技术与参数优化算法相结合的煤矸石发热量预测模型。首先,对新疆主要矿区煤矸石开展工业分析和发热量的实验测量,构建新疆煤矸石工业分析指标和发热量数据库;然... 为更快捷、方便地获取煤矸石和煤炭等燃料的发热量,文中提出一种将机器学习技术与参数优化算法相结合的煤矸石发热量预测模型。首先,对新疆主要矿区煤矸石开展工业分析和发热量的实验测量,构建新疆煤矸石工业分析指标和发热量数据库;然后,建立以煤矸石工业分析指标为输入,基于支持向量回归(SVR)、随机森林(RF)和多层感知(MLP)神经网络的煤矸石发热量非线性预测模型;同时,为提高模型预测精度,引入麻雀搜索算法(SSA)和黏菌算法(SMA)对模型关键参数进行优化;最后,对所构建的几种煤矸石发热量预测模型进行对比分析。结果表明:与SSA相比,采用SMA优化参数能够更好地提高三种预测模型的精度;SVR和MLP模型的预测性能优于RF模型,其中SMA-SVR模型的收敛速度最快且预测精度较高,适用于煤矸石等燃料发热量的预测研究。 展开更多
关键词 煤矸石 发热量预测 支持向量回归 随机森林 多层感知神经网络 麻雀搜索算法 黏菌算法
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