【摘 要】
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针对悬索桥抖振控制问题,建立有限元模型,应用神经网络和遗传算法对多重调频质量阻尼器(MTMD)进行双参数优化。以某大跨悬索桥为例,利用神经网络改进的谐波合成模拟方法(RBF-
【基金项目】
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湖南省交通运输厅科技进步与创新项目(201525)
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针对悬索桥抖振控制问题,建立有限元模型,应用神经网络和遗传算法对多重调频质量阻尼器(MTMD)进行双参数优化。以某大跨悬索桥为例,利用神经网络改进的谐波合成模拟方法(RBF-WAWS法)对脉动风速进行模拟,并换算成抖振力作用主梁上,通过时程分析及后处理获取主跨跨中横桥向响应值。将响应值的均方差作为优化目标函数,以MTMD总质量、个数及阻尼比作为优化变量和约束条件,采用神经网络拟合目标函数并应用改进的自适应遗传算法进行寻优。结果表明,优化后的MTMD能有效控制悬索桥在脉动风作用下的抖振响应,减振率达48%。
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