SMA压电复合减震装置电力学性能及其本构模型

论文摘要

针对形状记忆合金(shape memory alloy,简称SMA)阻尼器控制力不可调和压电摩擦阻尼器启动难的问题,提出了一种SMA单元和压电摩擦单元依次工作的复合减震装置,进行了相应的电力学性能试验,分析了位移幅值、激励频率和输入电压对复合减震装置力学性能的影响。在试验结果的基础上,建立了以速率符号、电压和位移为神经元输入的优化反向传播(back propagation,简称BP)神经网络预测模型。结果表明,该复合减震装置的滞回曲线饱满且基本对称,工作性能稳定,随着电压的增大,滞回环的面积逐渐增大,耗能能力不断增强。在位移幅值为12mm、电压为120V下,单圈耗能量提高了138.23%,等效阻尼比提高了94.23%。两种智能材料经过合理组合而成的SMA压电复合减震装置耗能好、适应性强,可以更好地用于工程结构的减震控制。BP网络预测模型能够较好地跟踪SMA类复合减震装置的输出,而优化后的BP网络更加稳定,能够快速得到误差更小的网络模型,该神经网络算法为SMA类复合减震装置本构模型的建立和应用提供了新途径。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 展猛,王社良,赵云

关键词: 形状记忆合金,压电陶瓷,力学性能试验,神经网络,本构模型

来源: 振动.测试与诊断 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑

专业: 金属学及金属工艺,仪器仪表工业,建筑科学与工程

单位: 黄淮学院建筑工程学院,西安建筑科技大学土木工程学院,天津大学建筑工程学院

基金: 国家自然科学基金资助项目(51678480),河南省科技攻关资助项目(192102310277,182102310834),河南省高等学校重点科研资助项目(19A560016),驻马店市重大科技攻关资助项目(19005)

分类号: TU352.1;TG139.6;TH703.62

DOI: 10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2019.04.024

页码: 845-851+909

总页数: 8

文件大小: 2540K

下载量: 162

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