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基于量子微粒群算法的磁流变阻尼器滞回模型研究
被引量：
2
1
作者
宋璨
王修勇
+2 位作者
陈政清
孙洪鑫
陈丕华
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第3期476-480,共5页
磁流变阻尼器是一种智能减振装置,建立一个有效的模型是使其走向工程应用的关键。文中提出一种改进的滞回模型来描述磁流变阻尼器的动态特性,开展阻尼器的性能试验,并利用实测数据,在量子微粒群算法的基础上进行模型参数识别。识别过程...
磁流变阻尼器是一种智能减振装置,建立一个有效的模型是使其走向工程应用的关键。文中提出一种改进的滞回模型来描述磁流变阻尼器的动态特性,开展阻尼器的性能试验,并利用实测数据,在量子微粒群算法的基础上进行模型参数识别。识别过程证明,量子微粒群算法计算简便、精度高、收敛速度快。仿真结果表明,磁流变阻尼器改进的滞回模型效果较好,而且物理概念清晰,便于控制应用。
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关键词
磁流变阻尼器
改进的滞回模型
量子微粒群优化算法
参数识别
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职称材料
题名
基于量子微粒群算法的磁流变阻尼器滞回模型研究
被引量：
2
1
作者
宋璨
王修勇
陈政清
孙洪鑫
陈丕华
机构
湖南大学风工程试验研究中心
出处
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第3期476-480,共5页
基金
国家自然科学基金(50578063)
国家自然科学重点项目(50738002)资助~~
文摘
磁流变阻尼器是一种智能减振装置,建立一个有效的模型是使其走向工程应用的关键。文中提出一种改进的滞回模型来描述磁流变阻尼器的动态特性,开展阻尼器的性能试验,并利用实测数据,在量子微粒群算法的基础上进行模型参数识别。识别过程证明,量子微粒群算法计算简便、精度高、收敛速度快。仿真结果表明,磁流变阻尼器改进的滞回模型效果较好,而且物理概念清晰,便于控制应用。
关键词
磁流变阻尼器
改进的滞回模型
量子微粒群优化算法
参数识别
Keywords
Magneto-rheological damper
The improved hysteretic model
Quantum-behaved particle swarm optimization algorithm
Parameter identification
分类号
TB535 [理学—声学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于量子微粒群算法的磁流变阻尼器滞回模型研究
宋璨
王修勇
陈政清
孙洪鑫
陈丕华
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2010
2
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