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1、聲明本學(xué)位論文是我在導(dǎo)師的指導(dǎo)下取得的研究成果,盡我所知,在本學(xué)位論文中,除了加以標(biāo)注和致謝的部分外,不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果,也不包含我為獲得任何教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過的材料。與我一同工作的同事對本學(xué)位論文做出的貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明。研究生簽名:列歲年;月q日學(xué)位論文使用授權(quán)聲明南京理工大學(xué)有權(quán)保存本學(xué)位論文的電子和紙質(zhì)文檔,可以借閱或上網(wǎng)公布本學(xué)位論文的部分或全部內(nèi)容,可以向有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交并授權(quán)其保
2、存、借閱或上網(wǎng)公布本學(xué)位論文的部分或全部內(nèi)容。對于保密論文,按保密的有關(guān)規(guī)定和程序處理。研究生簽名:—壺年盟2妙年≥月形日Abs”act碩士學(xué)位論文AbstractBuildingstructureVibrationcontrolisnot011lyanefI’ectivemethod,butaIsoin1inewiththeperfo硼aIlcebaSedseismicconceptnoWExploringt11econtr01dev
3、icesaJldalgoritllIllforciVilengineeringisthekeytosOlVethestructurevibratiOncOntr01Thed鋤perofMREistheidealintelligentcontroldeVice,aJldtheMRE(shonofMagnetorlleologicalE1astomers)isinⅥLriationrallgeoftheelaSticmodulusaJldr
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5、tcontr01TheparametermodelofMREdamperinthis抓icleisbasedonthetheoreticalanalysisaIldexperimentaltest,anditis印pliedintheconstructionofstmcturevibrationcontrolThisanicleproposeda向zzy—neuralnetworkintelligentcontr01methodbase
6、donMREd鋤pingstmcturea11ditscontrole疵ctissimul“ona11alyzedbyMATLAB/SIMULINKResuItsareaSfollows:(1)Pr印aredmagnetorheologicaleIaStomerSwhosereIativeMRe丑’ectcaIlbeacllieved1752%ThiselaLstomeris印pliedtomal【eextmsionMREd鋤perAn
7、dthep印erconfi皿edmattllepar鋤etermodelofMREd鋤peristoattachaviscoelasticmodelofmagnetic—inducedmodulustot11eCalvinmodelAllthe、vorkaboveispreparedfortheseismicperfo蛐anceanalysisofMREd鋤pingstⅢcture(2)Theanicleexplainedthe州nci
8、plesthathowthefuzzycontrolaIgorithmimpmvedbyneuraIne鉚orkintheaspectsof如zzy,defuzzification,membership劬ction,mzz)rreaSollingAndthep印erproposedaR比zyneuralnet、vorkinteIligentcolltrDlmethodbaSedontheMREd鋤pingstructure(3)AsaI
9、lengineeringex唧pleofninesteelstructure,mzzycontrol,neuralnet、vorkcontrolandmzzyneuralnetwDrkcontrolwereusedtoanalysetheseismicresponseofMREdampingstmctureunderfrequent鋤drareeanhqual(eDisplacementaJldacceler“onarethecon仃o
10、lindex,aIldtheaIticlemadeacomparativeanalysisofmzZycontrole腩ct,neuralnetworkcon位oIefI、ectand勉zy—neuralnetworkcontrole丘ectTheresultsshowed:the如zzyneuralnet、vorkcontmleff宅ctisthebest,thenthe6您zycontml,andtheneuralnetworkco
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