Vibration Suppression of Simply Supported Beam under a Moving Mass using On-Line Neural Network Controller

سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 279

فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_JSMA-10-2_012

تاریخ نمایه سازی: 12 اسفند 1398

چکیده مقاله:

In this paper, model reference neural network structure is used as a controller for vibration suppression of the Euler–Bernoulli beam under the excitation of moving mass travelling along a vibrating path. The non-dimensional equation of motion the beam acted upon by a moving mass is achieved.  A Dirac-delta function is used to describe the position of the moving mass along the beam and its inertial effects.  Analytical solution the equation of motion is presented for simply supported boundary condition. The hybrid controller of system includes of a controller network and an identifier network. The neural networks are multilayer feed forward and trained simultaneously. The performance and robustness of the proposed controller are evaluated for various values mass ratio of the moving mass to the beam and dimensionless velocity of a moving mass on the time history of deflection. The simulations verify effectiveness and robustness of controller.                

نویسندگان

S Rezaei

University of Applied Science and Technology, Center of Mammut, Tehran, Iran

M Pourseifi

Faculty of Engineering, The University of Imam Ali, Tehran, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Kononov A.V., De Borst R., 2002, Instability analysis of vibrations ...
  • Frýba L., 2013, Vibration of Solids and Structures under Moving ...
  • Bilello C., Lawrence A.B., Daniel K., 2004, Experimental investigation of ...
  • Sung Y-G., 2002, Modelling and control with piezo actuators for ...
  • Nikkhoo A., Rofooei F. R., Shadnam M. R., 2007, Dynamic ...
  • Prabakar R. S., Sujatha C., Narayanan S., 2009, Optimal semi-active ...
  • Pisarski D., CzesŁaw I.B., 2010, Semi-active control of 1D continuum ...
  • Ryu B.J., Yong-Sik K., 2012, Dynamic Responses and Active Vibration ...
  • Flanders S. W., Laura I.B., Melek Y., 1994, Alternate Neural ...
  • Chen Ching I., Marcello R.N., James E.S., 1994, Active vibration ...
  • Smyser C.P., Chandrashekhara K., 1997, Robust vibration control of composite ...
  • Valoor Manish T., Chandrashekhara K., Sanjeev A., 2001, Self-adaptive vibration ...
  • Qiu Zh., Xiangtong Zh., Chunde Y., 2012, Vibration suppression of ...
  • Ku Chao Ch., Kwang Y.L., 1995, Diagonal recurrent neural networks ...
  • Li X., Wen Y., 2002, Dynamic system identification via recurrent ...
  • Lin F-J., Hsin-Jang Sh., Po-Huang Sh., Po-Hung Sh., 2006, An ...
  • Lin F-J., Hsin-Jang Sh., Li-Tao T., Po-Huang Sh., 2005, Hybrid ...
  • Pearlmutter Barak A., 1989, Learning state space trajectories in recurrent ...
  • Yu W., 2004, Nonlinear system identification using discrete-time recurrent neural ...
  • Haykin S., 1998, Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Prentice Hall ...
  • Kasparian V., Celal B., 1998, Model reference based neural network ...
  • نمایش کامل مراجع