人工神经网络在压电主动减振系统中的应用研究



人工神经网络在压电主动减振系统中的应用研究

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人工神经网络在压电主动减振系统中的应用研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
图表清单	第8-10页
注释表	第10-11页
第一章绪论	第11-20页
· 研究背景	第11-12页
· 振动主动控制国内外研究现状	第12-17页
· 振动控制的方法	第12-14页
· 基于压电元件的振动主动控制	第14-16页
· 振动主动控制算法	第16-17页
· 基于神经网络的振动控制	第17页
· 风洞尾支杆结构振动控制	第17-19页
· 本文研究的内容	第19-20页
第二章人工神经网络基础理论	第20-34页
· 概述	第20-22页
· 人工神经网络的模型及学习规则	第22-26页
· 人工神经元模型	第22-23页
· 人工神经网络的模型	第23页
· 神经网络的学习规则	第23-26页
· 前向神经网络	第26-33页
· 感知器	第26-27页
· BP 网络	第27-32页
· 其他 BP 算法	第32-33页
· 本章小结	第33-34页
第三章基于 BP 神经网络的控制系统设计	第34-45页
· 振动主动控制系统	第34-35页
· 控制算法	第35-39页
· 传统 PID 控制	第35-36页
· 基于 BP 神经网络的 PID 控制算法	第36-39页
· 算法验证	第39-44页
· 实验平台	第39-40页
· 实验结果与算法改进	第40-44页
· 本章小结	第44-45页
第四章压电尾支杆结构设计	第45-57页
· 模态分析理论	第45-46页
· 尾支杆结构的振动模态分析	第46-51页
· 尾支杆结构模态分析	第46-47页
· 天平信号分析	第47-48页
· 压电尾支杆结构设计	第48-50页
· 压电尾支杆结构模态分析	第50-51页
· 压电驱动器的受力分析	第51-54页
· 压电驱动器驱动力计算	第51-53页
· 压电驱动器所受剪力的计算	第53-54页
· 压电驱动器选型	第54-56页
· 压电驱动器的选型	第55页
· 驱动电源的选型	第55-56页
· 本章小结	第56-57页
第五章振动主动控制系统实验研究	第57-74页
· 控制系统硬件	第57-58页
· 控制系统软件	第58-61页
· 实验结果与分析	第61-73页
· 地面实验	第61-69页
· 风洞实验	第69-73页
· 本章小结	第73-74页
第六章总结与展望	第74-76页
· 全文总结	第74-75页
· 研究展望	第75-76页
参考文献	第76-80页
致谢	第80-81页
攻读硕士期间发表的文章	第81 页

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