Laminerad magnetorheologisk elastomerbasisolator betraktas som en av de mest lovande kandidaterna för att uppnå adaptiv basisolering för civila strukturer. Men det inneboende hysteriska och icke-linjära beteendet hos magnetorheologiska elastomerbasisolatorer innebär en utmaning för att anta enheten för att uppnå hög noggrannhet prestanda i strukturell kontroll. Därför är det viktigt att utveckla en exakt modell för att symbolisera denna unika egenskap innan man utformar en feedback controller. Hittills har vissa klassiska parametriska modeller, såsom Buc-Wen, Dahl och LuGre, föreslagits att avbilda det hysteriska svaret av magnetorheologiska enheter, det vill säga magnetorheologiska spjäll, som också kan användas för att beskriva det ickelinjära beteendet hos magnetorheologiska elastomerbasisolator. Parameteridentifieringen är dock svår att genomföra på grund av de icke-linjära differentialekvationer som finns i dessa modeller. Med tanke på detta problem, föreslår denna artikel en icke-parametrisk modell, det vill säga en artificiell neural nätverk-baserad modell med 3 indata neuroner, 18 dolda neuroner, och 1 utgående neuron, för att förutsäga magnetorheologiska elastomerisolator beteende. I denna modell används myrkolonialgoritm för modellträning för att erhålla optimala vikter baserade på de force-displacement/hastighetsdata som provtagits från magnetorheologiska elastomerisolatorn. Slutligen, experimentella data används för att validera effektiviteten av den föreslagna artificiella neurala nätverk-baserad modell med de goda prognosresultat.
Yu m.fl. REF använde myrkolonialgoritm för att träna det icke-parametriska läget för att erhålla optimala vikter baserade på uppgifter om kraftförskjutning/hastighet.
Nonparametric modeling of magnetorheological elastomer base isolator based on artificial neural network optimized by ant colony algorithm
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Intelligent Material Systems and Structures', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}