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1、结构工程专业毕业论文结构工程专业毕业论文 精品论文精品论文 磁流变阻尼器及其与结构耦磁流变阻尼器及其与结构耦合系统的非参数化建模研究合系统的非参数化建模研究关键词：土木工程结构关键词：土木工程结构 人工神经网络人工神经网络 磁流变阻尼器磁流变阻尼器 动力响应动力响应 非参数化模型非参数化模型 耦合结构系统耦合结构系统摘要：土木工程结构的建模是对其进行控制以及监测与识别的基础，是土木工 程领域重要的课题之一。建立能准确反映结构的动力响应的而且简单实用的模 型对实现有效的控制、模型修正、性能评估具有重要意义。土木工程结构的复 杂性、材料和结构层次所反映出的非线性、不确定性，特别是安装有不同控制 装
2、置的结构体系由于结构装置本身的动力特性、复杂性以及安装误差等，这些 因素的存在会给结构-控制装置耦合系统的建模带来困难。然而离散化有限单元 模型往往难以真实反映实际结构的动力特性，所以直接根据结构的动力响应的 实测结果对结构进行建模是一种好的选择。 安装有各种控制设备的结构系统 由于控制元件的非线性特性代表了一种典型的非线性系统。对控制元件及其与 结构之间的耦合系统进行建模具有重要意义。磁流变阻尼器作为一种典型的控 制装置，因其具有耗能小、反应速度快等一系列优点使得其在土木结构中得到 了广泛的应用。对其建立其方便而准确的计算模型很有必要，又因为以往的参 数模型太过复杂、计算困难，本文运用具有大
3、规模并行性、冗余性、容错性、 本质的非线性及自组织自学习自适应能力等特点的人工神经网络对阻尼元件及 其与结构的耦合系统进行了建模研究。 本文主要进行了以下三个方面的工作：(1)对一种典型的磁流变阻尼器进行了性能试验，利用实验实测数据建立了 阻尼器的 Bingham 模型、双曲正切模型两种参数模型以及基于神经网络的正向 和逆向模型，对三种计算模型进行了仿真分析，并与试验结果进行对比研究， 结果表明，神经网络模型比两种参数模型能更好地模拟阻尼器的动态性能。 (2)分别采用双曲正切模型和神经网络模型编制了 Matlab 程序，对安装有磁流 变阻尼器的结构系统进行了动力响应分析。结果表明，作为一种非参
4、数化模型， 基于神经网络的磁流变阻尼器模型能很好地用于结构动力响应分析，由于其并 行计算特点，可以减轻计算工作量。 (3)利用神经网络对一个装有磁流变阻 尼器的多层钢框架结构进行了非参数化建模研究，建立了 4 种不同的神经网络 模型。研究结果表明神经网络能很好地预测结构的响应，为非线性结构系统的 建模提供了一种有效可靠的途径，为装有非线性控制装置的结构的控制设计提 供了方便。正文内容正文内容土木工程结构的建模是对其进行控制以及监测与识别的基础，是土木工程 领域重要的课题之一。建立能准确反映结构的动力响应的而且简单实用的模型 对实现有效的控制、模型修正、性能评估具有重要意义。土木工程结构的复杂
5、性、材料和结构层次所反映出的非线性、不确定性，特别是安装有不同控制装 置的结构体系由于结构装置本身的动力特性、复杂性以及安装误差等，这些因 素的存在会给结构-控制装置耦合系统的建模带来困难。然而离散化有限单元模 型往往难以真实反映实际结构的动力特性，所以直接根据结构的动力响应的实 测结果对结构进行建模是一种好的选择。 安装有各种控制设备的结构系统由 于控制元件的非线性特性代表了一种典型的非线性系统。对控制元件及其与结 构之间的耦合系统进行建模具有重要意义。磁流变阻尼器作为一种典型的控制 装置，因其具有耗能小、反应速度快等一系列优点使得其在土木结构中得到了 广泛的应用。对其建立其方便而准确的计算
6、模型很有必要，又因为以往的参数 模型太过复杂、计算困难，本文运用具有大规模并行性、冗余性、容错性、本 质的非线性及自组织自学习自适应能力等特点的人工神经网络对阻尼元件及其 与结构的耦合系统进行了建模研究。 本文主要进行了以下三个方面的工作： (1)对一种典型的磁流变阻尼器进行了性能试验，利用实验实测数据建立了阻尼 器的 Bingham 模型、双曲正切模型两种参数模型以及基于神经网络的正向和逆 向模型，对三种计算模型进行了仿真分析，并与试验结果进行对比研究，结果 表明，神经网络模型比两种参数模型能更好地模拟阻尼器的动态性能。 (2) 分别采用双曲正切模型和神经网络模型编制了 Matlab 程序，
7、对安装有磁流变阻 尼器的结构系统进行了动力响应分析。结果表明，作为一种非参数化模型，基 于神经网络的磁流变阻尼器模型能很好地用于结构动力响应分析，由于其并行 计算特点，可以减轻计算工作量。 (3)利用神经网络对一个装有磁流变阻尼 器的多层钢框架结构进行了非参数化建模研究，建立了 4 种不同的神经网络模 型。研究结果表明神经网络能很好地预测结构的响应，为非线性结构系统的建 模提供了一种有效可靠的途径，为装有非线性控制装置的结构的控制设计提供 了方便。 土木工程结构的建模是对其进行控制以及监测与识别的基础，是土木工程领域 重要的课题之一。建立能准确反映结构的动力响应的而且简单实用的模型对实 现有效
8、的控制、模型修正、性能评估具有重要意义。土木工程结构的复杂性、 材料和结构层次所反映出的非线性、不确定性，特别是安装有不同控制装置的 结构体系由于结构装置本身的动力特性、复杂性以及安装误差等，这些因素的 存在会给结构-控制装置耦合系统的建模带来困难。然而离散化有限单元模型往 往难以真实反映实际结构的动力特性，所以直接根据结构的动力响应的实测结 果对结构进行建模是一种好的选择。 安装有各种控制设备的结构系统由于控 制元件的非线性特性代表了一种典型的非线性系统。对控制元件及其与结构之 间的耦合系统进行建模具有重要意义。磁流变阻尼器作为一种典型的控制装置， 因其具有耗能小、反应速度快等一系列优点使得
9、其在土木结构中得到了广泛的 应用。对其建立其方便而准确的计算模型很有必要，又因为以往的参数模型太 过复杂、计算困难，本文运用具有大规模并行性、冗余性、容错性、本质的非 线性及自组织自学习自适应能力等特点的人工神经网络对阻尼元件及其与结构 的耦合系统进行了建模研究。 本文主要进行了以下三个方面的工作： (1)对一种典型的磁流变阻尼器进行了性能试验，利用实验实测数据建立了阻尼器 的 Bingham 模型、双曲正切模型两种参数模型以及基于神经网络的正向和逆向 模型，对三种计算模型进行了仿真分析，并与试验结果进行对比研究，结果表 明，神经网络模型比两种参数模型能更好地模拟阻尼器的动态性能。 (2)分
10、别采用双曲正切模型和神经网络模型编制了 Matlab 程序，对安装有磁流变阻尼 器的结构系统进行了动力响应分析。结果表明，作为一种非参数化模型，基于 神经网络的磁流变阻尼器模型能很好地用于结构动力响应分析，由于其并行计 算特点，可以减轻计算工作量。 (3)利用神经网络对一个装有磁流变阻尼器 的多层钢框架结构进行了非参数化建模研究，建立了 4 种不同的神经网络模型。 研究结果表明神经网络能很好地预测结构的响应，为非线性结构系统的建模提 供了一种有效可靠的途径，为装有非线性控制装置的结构的控制设计提供了方 便。 土木工程结构的建模是对其进行控制以及监测与识别的基础，是土木工程领域 重要的课题之一。
11、建立能准确反映结构的动力响应的而且简单实用的模型对实 现有效的控制、模型修正、性能评估具有重要意义。土木工程结构的复杂性、 材料和结构层次所反映出的非线性、不确定性，特别是安装有不同控制装置的 结构体系由于结构装置本身的动力特性、复杂性以及安装误差等，这些因素的 存在会给结构-控制装置耦合系统的建模带来困难。然而离散化有限单元模型往 往难以真实反映实际结构的动力特性，所以直接根据结构的动力响应的实测结 果对结构进行建模是一种好的选择。 安装有各种控制设备的结构系统由于控 制元件的非线性特性代表了一种典型的非线性系统。对控制元件及其与结构之 间的耦合系统进行建模具有重要意义。磁流变阻尼器作为一种
12、典型的控制装置， 因其具有耗能小、反应速度快等一系列优点使得其在土木结构中得到了广泛的 应用。对其建立其方便而准确的计算模型很有必要，又因为以往的参数模型太 过复杂、计算困难，本文运用具有大规模并行性、冗余性、容错性、本质的非 线性及自组织自学习自适应能力等特点的人工神经网络对阻尼元件及其与结构 的耦合系统进行了建模研究。 本文主要进行了以下三个方面的工作： (1) 对一种典型的磁流变阻尼器进行了性能试验，利用实验实测数据建立了阻尼器 的 Bingham 模型、双曲正切模型两种参数模型以及基于神经网络的正向和逆向 模型，对三种计算模型进行了仿真分析，并与试验结果进行对比研究，结果表 明，神经网
13、络模型比两种参数模型能更好地模拟阻尼器的动态性能。 (2)分 别采用双曲正切模型和神经网络模型编制了 Matlab 程序，对安装有磁流变阻尼 器的结构系统进行了动力响应分析。结果表明，作为一种非参数化模型，基于 神经网络的磁流变阻尼器模型能很好地用于结构动力响应分析，由于其并行计 算特点，可以减轻计算工作量。 (3)利用神经网络对一个装有磁流变阻尼器 的多层钢框架结构进行了非参数化建模研究，建立了 4 种不同的神经网络模型。 研究结果表明神经网络能很好地预测结构的响应，为非线性结构系统的建模提 供了一种有效可靠的途径，为装有非线性控制装置的结构的控制设计提供了方 便。 土木工程结构的建模是对其
14、进行控制以及监测与识别的基础，是土木工程领域 重要的课题之一。建立能准确反映结构的动力响应的而且简单实用的模型对实 现有效的控制、模型修正、性能评估具有重要意义。土木工程结构的复杂性、 材料和结构层次所反映出的非线性、不确定性，特别是安装有不同控制装置的 结构体系由于结构装置本身的动力特性、复杂性以及安装误差等，这些因素的存在会给结构-控制装置耦合系统的建模带来困难。然而离散化有限单元模型往 往难以真实反映实际结构的动力特性，所以直接根据结构的动力响应的实测结 果对结构进行建模是一种好的选择。 安装有各种控制设备的结构系统由于控 制元件的非线性特性代表了一种典型的非线性系统。对控制元件及其与结
15、构之 间的耦合系统进行建模具有重要意义。磁流变阻尼器作为一种典型的控制装置， 因其具有耗能小、反应速度快等一系列优点使得其在土木结构中得到了广泛的 应用。对其建立其方便而准确的计算模型很有必要，又因为以往的参数模型太 过复杂、计算困难，本文运用具有大规模并行性、冗余性、容错性、本质的非 线性及自组织自学习自适应能力等特点的人工神经网络对阻尼元件及其与结构 的耦合系统进行了建模研究。 本文主要进行了以下三个方面的工作： (1) 对一种典型的磁流变阻尼器进行了性能试验，利用实验实测数据建立了阻尼器 的 Bingham 模型、双曲正切模型两种参数模型以及基于神经网络的正向和逆向 模型，对三种计算模型
16、进行了仿真分析，并与试验结果进行对比研究，结果表 明，神经网络模型比两种参数模型能更好地模拟阻尼器的动态性能。 (2)分 别采用双曲正切模型和神经网络模型编制了 Matlab 程序，对安装有磁流变阻尼 器的结构系统进行了动力响应分析。结果表明，作为一种非参数化模型，基于 神经网络的磁流变阻尼器模型能很好地用于结构动力响应分析，由于其并行计 算特点，可以减轻计算工作量。 (3)利用神经网络对一个装有磁流变阻尼器 的多层钢框架结构进行了非参数化建模研究，建立了 4 种不同的神经网络模型。 研究结果表明神经网络能很好地预测结构的响应，为非线性结构系统的建模提 供了一种有效可靠的途径，为装有非线性控制装置的结构的控制设计提供了方 便。 土木工程结构的建模是对其进行控制以及监测与识别的基础，是土木工程领域 重要的课题之一。建立能准确反映结构的动力响应的而且简单实用的模型对实 现有效的控制、模型修正、性能评估具有重要意义。土木工程结构的复杂性、 材料和结构层次所反
