基于遗传算法的MRE力学特性表征.pdf
磁流变弹性体(MagnetorheologicalElastomers简称MRE)其弹性模量可以随着磁场强度变化且迅速可逆,因而用磁流变弹性体制作的隔振器是理想的智能控制装置.本文主要针对在压剪混合模式下的MRE的动态力学行为进行仿真建模,模拟MRE在不同磁场和电流下的力-位移滞回曲线.在理论分析和实验测试的基础上得到MRE的参数模型,运用遗传算法对Bouc-wen模型参数进行识别,建立Bouc-wen有参模型,并运用遗传算法优化的BP神经网络对MRE的动态力学行为进行仿真建模,并将实验结果与仿真结果的规律进行对比,验证了两种模型的正确性.在此基础上对两种模型的仿真结果进行比较,最终确定遗传算法优化的BP神经网络模型识别精度高,能很好的袁征MRE的力学特性,对于研究磁流变弹性体的动态力学行为具有重要意义.
作者：徐凯冷鼎鑫孙磊
作者单位：中国海洋大学机电工程系,山东266100
母体文献：第十四届全国流变学学术会议论文集
会议名称：第十四届全国流变学学术会议
会议时间：2018年10月1日
会议地点：湖南湘潭
主办单位：中国力学学会,中国化学会
语种：chi
分类号：TP2TS1
关键词：磁流变弹性体 动态力学 BP神经网络 遗传算法
在线出版日期：2021年12月15日
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