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1、第52卷第9期机械工程学报Vol.52No.92016年5月JOURNALOFMECHANICALENGINEERINGMay2016DOI：10.3901/JME.2016.09.056*基于神经网络的薄壳多目标振动优化控制研究1,21,21,21,2张兴武刘金鑫陈雪峰曹宏瑞(1.西安交通大学机械工程学院西安710049；2.西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室西安710054)摘要：针对目前主动控制方法主要集中于减振降噪方面的研究，无法满足工程中频率特性改变的需求等问题，结合神经网络的多目标并行处理能力，提出基
2、于神经网络的多目标振动优化控制方法。首先，基于神经网络算法，构造频域主动控制架构，相较于时域方法，该架构一个控制循环只需一次傅里叶变换(FastFouriertransform,FFT)，无傅里叶逆变换(InversefastFouriertransform,IFFT)，因此，控制时效性得到有效保证。其次，基于全局频域误差与特征频点误差，构造混合型误差评判准则，提升算法的自适应性，可靠性与抗干扰能力。再次，基于多自由度系统方程，研究了多目标控制中的可控性问题，保证控制的可行性。最后，通过大型薄壳结构的八点多目标振动优化控
3、制，有效验证了方法的有效性与可行性。关键词：神经网络；混合误差准则；频率特性；多目标；振动优化中图分类号：TB535NeuralNetworkBasedMulti-objectiveActiveVibrationOptimizationMethodforShellStructure1,21,21,21,2ZHANGXingwuLIUJinxinCHENXuefengCAOHongrui(1.SchoolofMechanicalEngineering,Xi’anJiaotongUniversity,Xi’an710049;
4、2.StateKeyLaboratoryforManufacturingSystemEngineering,Xi’anJiaotongUniversity,Xi’an710054)Abstract：Activecontrolmethodmainlyfocusesonvibrationandnoisesuspensionatpresentthuscan’tsatisfytherequirementoffrequencycharacteristicscontrol.Therefore,basedonthemulti-obje
5、ctiveparallelprocessingabilityofneuralnetwork,themulti-objectivevibrationoptimizationmethodisproposedtodealwiththisproblem.First,thefrequency-domaincontrolframeisconstructedbasedonneuralnetworkalgorithm.Comparedwithtraditionaltime-domainmethods,theproposedcontrol
6、framejustrequireonceFFTineachiterationandnoIFFTneeded,sothecontrolefficiencycanbeguaranteed.Second,hybriderrorcriterionisconstructedbycombiningglobalfrequencyerrorandfrequencynodeerrortogethertoimprovetheadaptability,reliabilityandanti-interferenceability.Third,t
7、hecontrollabilityproblemofthemulti-objectivemethodinimplementationisstudiedthroughmathematicalanalysis.Atlast,theeffectivenessoftheproposedmulti-objectivemethodisverifiedthroughvibrationoptimizationoneightpointsofshellstructure.Keywords：neuralnetwork；hybriderrorc
8、riterion；frequencycharacteristic；multi-objective；vibrationoptimization性、良好的低频特性控制能力，因此受到学术界和*[1][2]0前言工程界的广泛关注，并广泛地应用于汽车、机床[3]以及舰船等领域。机械装备的振动抑制与优化是机械工程学科主动控制的雏
