基于遗传算法优化的磁流变减震结构模糊控制研究

发布时间：2024-04-25 05:33

　　基于模糊控制的磁流变减震器能够实现对框架结构的减震,但模糊控制器的设计容易受人主观经验的影响而导致控制效果不够理想。为此,本文提出一种遗传算法双优化模糊控制器设计方法,即运用遗传算法同时优化模糊控制器的模糊规则和隶属函数以改善控制效果。为了验证该方法的有效性,对每层均装有一个磁流变减震器的一个三层框架结构进行了仿真分析。分析结果表明:与未控结构、模糊控制器未优化的结构、模糊控制器只优化模糊规则的结构的位移和加速度反应比较,采用遗传算法双优化模糊控制器选择磁流变减震器控制电流的结构的振动控制效果较好。

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【部分图文】：

图8不同地震波作用下结构各层加速度响应峰值Fig.8Peakvalueofaccelerationresponseofeachlayerofthestructureunderdifferentearthquakewaves(c)人工波(artificialwave)

响应峰值为55.3mm，模糊控制器、优化模糊控制器1、优化模糊控制器2时顶层位移响应峰值分别为21.1mm、15.5mm、14.7mm，相对未控结构位移的控制率分别达到61.8%、72.0%、73.4%。可见，采用遗传算法双优化模糊控制器算法的结构位移响应控制效果最佳；采用遗传算....

图1隶属函数曲线Fig.1Membershipfunctioncurve表1模糊规则Tab.1FuzzyrulescIAVSSMBVBVSVSVSSMB

1502应用力学学报第37卷图1隶属函数曲线Fig.1Membershipfunctioncurve表1模糊规则Tab.1FuzzyrulescIAVSSMBVBVSVSVSSMBSVSSMBVBSMSMBVBVBBMMBVBVBVBBVBVBVBVB3.2遗传算法双优化模糊控制....

图3优化前后的隶属函数曲线Fig.3Membershipfunctioncurvebeforeandafteroptimization

1504应用力学学报第37卷图3优化前后的隶属函数曲线Fig.3Membershipfunctioncurvebeforeandafteroptimization图4加入磁流变减震器结构的简化模型Fig.4StructuralsimplifiedmodelwithMRdamper....

图4加入磁流变减震器结构的简化模型Fig.4StructuralsimplifiedmodelwithMRdampers

1504应用力学学报第37卷图3优化前后的隶属函数曲线Fig.3Membershipfunctioncurvebeforeandafteroptimization图4加入磁流变减震器结构的简化模型Fig.4StructuralsimplifiedmodelwithMRdamper....

本文编号：3964081