基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的形狀記憶合金形變識(shí)別研究.pdf

1、形狀記憶合金(SMA)是一種新型的金屬性智能材料，它獨(dú)特的形狀記憶效應(yīng)，以及其良好的機(jī)械性能近年來引起廣泛關(guān)注，并在很多領(lǐng)域都有廣闊的應(yīng)用前景。形狀記憶合金中，銅合金的形變是相當(dāng)可觀的，因?yàn)槠淇赡艿膽?yīng)變單晶體變形可達(dá)到12％。此外，一旦將形狀記憶合金小型化，其形變時(shí)間系數(shù)可以減少到滿足實(shí)際工程應(yīng)用的要求?？捎糜谌缛斯ぜ∪?、位置調(diào)節(jié)器等。然而，這種材料呈現(xiàn)出遲滯現(xiàn)象，嚴(yán)重影響了形狀記憶合金驅(qū)動(dòng)器的推廣和使用，并使控制變得復(fù)雜。更糟的是，材

2、料的老化特性嚴(yán)重能影響了記憶合金的性能。本文以形狀記憶合金中存在的遲滯現(xiàn)象作為研究對象，建立了數(shù)學(xué)模型，設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其學(xué)習(xí)算法，并構(gòu)建了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性遲滯環(huán)的逼近插值仿真系統(tǒng)。 介紹了形狀記憶合金中形變遲滯模型的選擇，簡單描述了每個(gè)模型的特點(diǎn)和優(yōu)缺點(diǎn)，采用了Preisach模型捕捉材料的形變遲滯行為。詳細(xì)介紹了Preisach模型的特性，對本文研究的適用性。給出了此模型的幾何表達(dá)方式和數(shù)字表達(dá)式。引入了記憶距陣解決系

3、統(tǒng)多變量系統(tǒng)的輸入問題。 分析了Preisach模型中第一下降曲線(FODs)測量和計(jì)算的問題，提出了本文解決問題的方案。采用高斯徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并選取相應(yīng)的學(xué)習(xí)算法自動(dòng)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元的數(shù)量和分布，分離了非線型部分的計(jì)算，確定一個(gè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性模型，結(jié)合Preisach模型仿真形狀記憶合金的遲滯特性。 提出了用Everett函數(shù)解決Preisach平面三角形計(jì)算和插值問題。降低了問題的復(fù)雜性，減少了雙積分計(jì)算難