2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、斜拉索由于質(zhì)量輕、柔度大、阻尼小,極易在環(huán)境激勵如風(fēng)、風(fēng)雨或支座運動等作用下發(fā)生大幅振動,一方面會引起索的疲勞破壞,最終導(dǎo)致?lián)Q索,從而帶來巨大的經(jīng)濟損失;另一方面振動幅度過大也會引起行人對橋梁安全性的懷疑。因此,分析拉索的振動機理以及尋求有效的振動控制措施是一個具有重要工程意義的課題。 本文首先提出了斜拉索由橋面?zhèn)日褚鸬乃鳂蝰詈系恼駝幽P?,并基于Hamilton原理,建立了拉索的非線性振動方程,運用多尺度法求得該方程的近似解析

2、解。分析了拉索發(fā)生1:1面內(nèi)外模態(tài)耦合內(nèi)共振的可能性,討論了激勵幅值、激勵頻率、阻尼、傾斜角等參數(shù)對拉索振動響應(yīng)的影響。為驗證近似解的正確性,將其與數(shù)值解進行了比較。 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,建立了MR阻尼器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向模型和逆模型。由于BP算法存在收斂速度慢、學(xué)習(xí)好的網(wǎng)絡(luò)泛化能力差等問題,本文采用了二階微分收斂的Levenberg-Marquardt算法與貝葉斯正規(guī)化法(Regularization)相結(jié)合的方法,從而提高了網(wǎng)絡(luò)的

3、計算性,改良了網(wǎng)絡(luò)的泛化性能。數(shù)值分析結(jié)果表明,本文所提出的MR阻尼器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有很強的適應(yīng)性和泛化性。 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,提出了一種新的拉索-MR阻尼器系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)半主動控制方法。該控制方法能充分發(fā)揮MR阻尼器在不同電壓下的耗能減振能力,實現(xiàn)了其對拉索振動的全態(tài)控制。結(jié)合典型的拉索實例,分析了該控制方法的控制效果,并將其控制效果與LQR主動控制效果做了比較。 基于模糊邏輯理論,提出了一種新的拉索-MR阻尼器系統(tǒng)模

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