| 神经网络驱动的桥梁主动气动翼板颤振智能控制优化 |
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| 引用本文： | 王子龙,赵林,崔巍,方根深,李珂,葛耀君.神经网络驱动的桥梁主动气动翼板颤振智能控制优化[J].中国公路学报,2023(8):32-41. |
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| 作者姓名： | 王子龙 赵林 崔巍 方根深 李珂 葛耀君 |
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| 作者单位： | 1. 同济大学土木工程防灾国家重点实验室;2. 同济大学桥梁结构抗风技术交通运输行业重点实验室;3. 重庆大学土木工程学院;4. 重庆大学山地城镇建设与新技术教育部重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划项目(2022YFC3004105)；;国家自然科学基金项目(52078383,52008314,52108469)~~； |
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| 摘 要： | 通过风洞试验和数值模拟获得主动气动翼板优化控制参数需要庞大的试验和计算成本，并且难以得到最优的翼板控制参数。基于流线箱梁主动气动翼板颤振控制的风洞试验数据，以翼板与主梁扭转运动相位差为输入，颤振临界风速变化比例为输出建立BP人工神经网络模型，对神经网络进行训练得到了主动气动翼板颤振临界风速预测关系。结果表明：预测输出值和实际值之间误差为5%左右，相关系数为0.965;使用训练得到的人工神经网络模型以1°增量对0°～360°范围内的气动翼板相位差进行遍历计算，得到了两侧翼板相位差对主梁-翼板系统颤振性能的影响规律，当迎风侧翼板相位差位于180°～360°内时系统颤振性能得以提高，最优参数组合为迎风翼板相位差231°,背风侧翼板相位差63°;利用获得的最优气动翼板相位差参数组合，建立了主梁-翼板系统流固耦合模型，对试验和神经网络模型的最优参数的颤振控制效果进行验证，证明了神经网络对颤振控制预测的准确性。提出的通过数据量较少的试验数据训练构建人工神经网络模型，构建预测主梁-翼板系统颤振性能的理论框架，显著改善了颤振控制效果，实现了高精度主动气动翼板颤振的优化控制。
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| 关 键 词： | 桥梁工程 颤振控制 人工神经网络 主动翼板 大跨桥梁 智能控制 |
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