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Modelo inverso de amortiguador magneto-reológico basado en redes neuronales

机译:基于神经网络的磁流变缓冲器逆向模型

摘要

El objetivo principal de este Proyecto Fin de Carrera es diseñar un modelo inverso basado en redes neuronales que caracterice lo más fielmente posible el comportamiento de un amortiguador magneto-reológico. Este amortiguador es fabricado por la compañía Delphi y equipado en el Audi TT (2011).Dicha red deberá cumplir dos requisitos básicos para que pueda llegar a implementarse:Sencillez del modelo para que los tiempos de procesamiento bajo un entorno informático sean muy bajos.Bajas tasas de error.Para llevar a cabo el presente Proyecto se realizarán una serie de ensayos para obtener datos experimentales que posteriormente y mediante redes neuronales, permitan encontrar el algoritmo adecuado para relacionar los diferentes parámetros del amortiguador, como lo son la amplitud, frecuencia, velocidad y fuerza de su movimiento con la corriente óptima necesaria para modificar las propiedades del fluido magneto-reológico.Para ello se procederá de la siguiente forma:Obtención de datos mediante ensayos experimentales en el laboratorio.Análisis preliminar de los datos obtenidos en los ensayos experimentales.Diseño de la red neuronal artificial.Entrenamiento de las redes neuronales artificiales.Validación de los resultados obtenidos.Análisis y estudio de los resultados obtenidos.
机译:最终学位项目的主要目的是设计一个基于神经网络的逆模型,该模型尽可能地表征磁流变阻尼器的性能。该阻尼器是由Delphi公司制造的,并安装在Audi TT(2011)中,该网络必须满足两个基本要求才能实现:模型简单,因此在计算环境下的处理时间非常短。为了执行此项目,将进行一系列测试以获取实验数据,随后使用神经网络使我们能够找到合适的算法来关联阻尼器的不同参数,例如振幅,频率,速度为此,请按以下步骤进行操作:通过实验室的实验测试获得数据,并对实验测试中获得的数据进行初步分析。人工神经网络的设计人工神经网络的训练有效对获得的结果进行分析和研究。

著录项

  • 作者

    Sanz Benito Pablo;

  • 作者单位
  • 年度 2014
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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 spa
  • 中图分类

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