Optimierung der hybriden Schwingungsisolierung eines flexiblen Manipulators basierend auf einem Modell eines neuralen Netzwerkagents

Segmentierte Aktive Eingeschränkte Schichten-Dämpfung (SACLD) ist eine intelligente Schwingungsdämpfungsstruktur, die in den Bereichen Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehrstechnik eingesetzt werden kann, um die Schwingungen flexibler Strukturen zu reduzieren. Darüber hinaus wird die Technologie des maschinellen Lernens aufgrund ihrer effizienten multi-objektiven Optimierung im Ingenieurwesen weit verbreitet. Die dynamische Simulation eines rotationssegmentierten flexiblen Manipulatorsystems wird präsentiert, in dem eine verbesserte aktive eingeschränkte Schichtdämpfung durchgeführt wird, und das Modell des neuronalen Netzwerks des Genetic Algorithm-Back Propagation (GA-BP) Algorithmus wird untersucht. Die Schwingungsunterdrückung und die Strukturoptimierung des SACLD-Manipulatormodells werden basierend auf Schwingungsmoden und Dämpfungsprognosen studiert. Die modal Reaktionen des SACLD-Manipulatormodells im Ruhezustand und bei Rotation werden ermittelt. Darüber hinaus werden die vier Modellindizes unter Verwendung des GA-BP-Neuronalen Netzwerks optimiert: axiale Einschnittgröße, axiale Einschnittposition, zirkumferentielle Einschnittgröße und zirkumferentielle Einschnittposition. Schließlich wird das beste Modell zur Schwingungsunterdrückung ermittelt.