非线性质量弹簧阻尼器的神经网络仿真研究（Matlab代码&Simulink仿真实现）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了非线性质量弹簧阻尼器的神经网络仿真研究（Matlab代码&Simulink仿真实现）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码、Simulink仿真实现

💥1 概述

非线性质量弹簧阻尼器（Nonlinear Mass-Spring-Damper，NMSD）是一种常见的振动控制装置，广泛应用于工程结构的减震和振动控制中。为了进行NMSD的神经网络仿真研究，以下步骤进行：

1. 数据收集：收集NMSD系统的输入和输出数据。输入可以是外部激励力或加速度，输出可以是系统的位移、速度或加速度响应。

2. 数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、滤波、降采样等。确保数据的质量和准确性。

3. 神经网络模型选择：根据仿真的目标和问题特点，选择合适的神经网络模型。常用的模型包括多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等。

4. 数据划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。通常采用交叉验证的方法，确保模型的泛化能力。

5. 网络训练：使用训练集对选定的神经网络模型进行训练。可以采用梯度下降法等优化算法来最小化损失函数，调整网络的权重和参数。

6. 模型评估：使用验证集评估训练得到的模型的性能，包括准确度、误差等指标。如果需要改进模型，可以通过调整网络结构、超参数等来优化模型。

7. 模型测试：使用测试集对优化后的模型进行测试，评估其在未见过的数据上的性能表现。可以比较模型的预测结果和实际观测值，分析模型的准确度和可靠性。

在进行非线性质量弹簧阻尼器神经网络仿真研究时，需要充分理解NMSD系统的原理和特性，并对神经网络的训练过程和参数调整有一定的了解。同时，根据具体问题的需求，可以进行更加深入和复杂的模型设计与研究。

📚2 运行结果

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主函数代码：

function[]=main()

close all
clear all
clc

%Call network creating functions
Bnet=NNdamper();
Snet=NNspring();
close all

%Time
timestep=.1;
t=0:timestep:5;
st=size(t,2);
%Choice of Forcing Function

F=2*sin(2*t).*exp(-t/2);

for i=floor(st/2):st
F(1,i)=0;
end

%F=zeros(size(t));
%plot(t,F)

%size init.
pos=zeros(size(t));
vel=pos;
B=pos;
K=pos;
D=pos;

pdot_real=pos;
p_real=pos;
pos_real=pos;
vel_real=pos;
p=pos;
pdot=pos;

%I.C's!
pos(1)=0;%redundant but clear, ok?redundant but clear, ok?
vel(1)=0;
pos_real(1)=pos(1);
vel_real(1)=vel(1);

mass=5;%tons!
p(1)=vel(1)*mass;
p_real=p(1);

K0=sim(Snet,0);% In order to cancel(reduce) steady state error due to neural nets.
B0=sim(Bnet,0);

for i=1:size(t,2)-1;

D(i)=Dtanal(i);
% D(i)=0;

K(i)=sim(Snet,pos(i));
B(i)=sim(Bnet,vel(i));

pdot(i+1)=F(1,i)+D(i)-K(i)-B(i)+K0+B0;

%Momentum integrator

p(i+1)=p(i)+pdot(i+1)*timestep;

vel(i+1)=p(i)/mass;

%Vel integrator

pos(i+1)=pos(i)+vel(i+1)*timestep;


end

%Real solution
for i=1:size(t,2)-1;

pdot_real(i+1)=F(1,i)+D(i)-Fxanal(pos_real(i))-Bvanal(vel_real(i));

%Momentum integrator

p_real(i+1)=p_real(i)+pdot_real(i+1)*timestep;

vel_real(i+1)=p_real(i)/mass;

%Vel integrator
pos_real(i+1)=pos_real(i)+vel_real(i+1)*timestep;


end

%-------------------------------------------------
figure(2)

subplot(3,1,3);

plot(t,pdot/mass,'+',t,pdot_real/mass);
legend('acc','acc real');

subplot(3,1,2);

plot(t,vel,'+',t,vel_real);
legend('v','v real');

subplot(3,1,1);
plot(t,pos,'+',t,pos_real);
legend('p','p real');

%-------------------------------------------------
figure(3)

subplot(4,1,1);
plot(t,K,'+',t,Fxanal(pos));
legend('Spring Force','Spring Force real for NN pos');

subplot(4,1,2);
plot(t,B,t,Bvanal(vel));
legend('Damper force','Damper force real for NN vel')

subplot(4,1,3);
plot(t,p,t,p_real);
legend('p','p real')

subplot(4,1,4);
plot(t,pdot,'+',t,pdot_real);
legend('pdot','pdot_real');

figure(4)
a=linspace(-2,2);
subplot(1,2,1)
plot(a,sim(Snet,a),a,Fxanal(a))
legend('k nn', 'k real')