GA优化BPNN磁流变弹性体模型

精准表征非线性

针对磁流变弹性体隔振器的非线性动力学，提出遗传算法优化BP神经网络的正向与逆向模型，实现高效精确的建模与逆建模，为实时半主动控制提供基础。

Wang, Huixing · 黄学功 · 刘涛 · 王炅

Journal of Intelligent Material Systems and Structures 2023

技术优势

精准模拟非线性

遗传算法优化BP神经网络结构，预测与实验数据吻合，精度经过验证。

提供逆向模型

不仅建立正向模型，还建立逆向模型，便于实时控制中反求所需控制量。

优化控制评估

提出新的综合评价指标，考虑权重和输入成本，便于比较不同控制算法的优劣。

应用场景

• 结构减振：为建筑结构减振提供基于精确模型的半主动控制方案，提升隔振效果。
• 智能材料建模：用数据驱动方法表征MRE的非线性特性，减少对机理模型的依赖。
• 半主动控制：离线建立的模型支持实时控制，适应MRE隔振器的时变特性。