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某磁流变阻尼器力学性能及参数辨识研究
作 者: 路子阳
导 师: 侯保林
学 校: 南京理工大学
专 业: 机械电子工程
关键词: 磁流变阻尼器 ANSYS分析 遗传算法 参数辨识
分类号: TB535.1
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 167次
引 用: 3次
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内容摘要
磁流变阻尼器作为一种新型智能化的减振装置已经被广泛的应用于各种振动抑制场合。但是,到目前为止,人们对磁流变阻尼器的研究远未达到完善的地步。本文以新型磁流变阻尼器为研究对象,主要研究新型磁流变阻尼器的分析计算方法,包括磁场的有限元分析、阻尼力的求解、阻尼力与速度关系曲线以及基于遗传算法的参数辨识研究。首先对新型磁流变阻尼器提出了基于磁路有限元分析的方法。利用ANSYS软件进行有限元分析,通过分析求出磁通密度以及磁力线分布图,详细求解间隙处两点之间的磁通密度变化,对输入不同电流时阻尼器间隙处的磁通密度进行计算,并绘制了磁通密度随电流变化的曲线。建立了磁流变阻尼器的流体动力学方程,用两种方法详细求解了磁流变阻尼器的阻尼力。第一种方法,建立磁流变阻尼器的平行板一维层流的流动方程,求出不同电流下,阻尼力随活塞速度的变化规律。第二种方法,利用ANSYS的CFD模块计算出,不同的活塞速度情况下,入口与出口处的压力差。得到磁流变阻尼器的阻尼力和流速的关系。将两种方法计算出的阻尼力进行对比。详细介绍了遗传算法的原理与应用,利用磁流变阻尼器循环加载实验数据,采用遗传算法进行阻尼器模型参数识别优化过程,通过参数辩识的研究确定磁流变阻尼器的特性参数。针对阻尼器Bouc-Wen模型的参数识别问题,运用遗传算法加以解决。根据所建立的Bouc-Wen数学模型,选取其中的部分参数,以Visual C++为开发平台,编写了针对参数的识别程序,并将运行程序得到的计算结果与实验结果进行了对比分析,可知这种模型的参数可以以十分小的误差得到优化。
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全文目录
摘要 3-4 Abstract 4-9 1 绪论 9-16 1.1 磁流变液的组成 9-10 1.2 磁流变液的工作原理及特点 10-11 1.3 磁流变技术的发展状况 11-13 1.3.1 磁流变技术的概述 11-12 1.3.2 磁流变阻尼器研究概述 12-13 1.4 磁流变阻尼器的特点及应用现状 13-14 1.4.1 磁流变阻尼器的特点 13 1.4.2 磁流变阻尼器的应用现状 13-14 1.5 磁流变阻尼器研究中尚待解决的问题 14-15 1.6 本文的主要工作 15-16 2 磁流变阻尼器的工作模式及结构 16-21 2.1 磁流变阻尼器工作模式 16 2.2 磁流变阻尼器的基本结构 16-18 2.3 磁流变阻尼器励磁线圈 18-20 2.4 磁流变阻尼器的工作原理 20 2.5 小结 20-21 3 磁流变阻尼器磁路的有限元分析及求解 21-36 3.1 有限元的相关知识及基本理论 21-25 3.1.1 有限元法及ANSYS简介 21-22 3.1.2 电磁场基本理论 22-25 3.2 磁流变阻尼器磁场有限元分析 25-35 3.2.1 磁流变阻尼器磁路的有限元模型 25-28 3.2.2 磁路有限元仿真结果分析 28-35 3.3 小结 35-36 4 阻尼力的两种计算方法 36-58 4.1 引言 36 4.2 流体力学的基本知识 36-39 4.2.1 流体粘度的基本概念 36-37 4.2.2 层流与紊流 37-39 4.2.3 雷诺数 39 4.3 磁流变阻尼器的流体力学分析 39-46 4.3.1 磁流变液的“本构模型” 40-41 4.3.2 基于Bingham模型的磁流变阻尼器流动模型 41-45 4.3.3 磁流变阻尼器的流体力学求解 45-46 4.4 基于ANSYS的流体力学分析 46-56 4.4.1 基于ANSYS的流体分析步骤 46-49 4.4.2 CFD仿真结果分析 49-56 4.5 ANSYS分析与理论计算结果的对比 56-57 4.5 本章小结 57-58 5 基于遗传算法的磁流变阻尼器参数辨识研究 58-78 5.1 引言 58 5.2 遗传算法简介 58-63 5.2.1 遗传算法的起源与发展 58 5.2.2 遗传算法的概念 58-59 5.2.3 遗传算法基本原理 59-62 5.2.4 遗传算法的特点 62-63 5.2.5 遗传算法的应用 63 5.3 磁流变阻尼器的实验结果 63-66 5.4 磁流变阻尼器的力学特性模型 66-69 5.4.1 简化计算模型 66 5.4.2 Bingham模型 66-69 5.4.3 修正的Bouc-Wen力学模型 69 5.5 基于遗传算法的阻尼器参数辨识 69-77 5.5.1 阻尼器参数辨识问题的遗传算法描述 70 5.5.2 遗传因子结构及编解码方式 70-71 5.5.3 适应度函数 71-72 5.5.4 遗传操作的过程 72-73 5.5.5 遗传操作的概率对优化结果的影响 73-74 5.5.6 算法流程及程序源代码 74-75 5.5.7 算法运行及结果分析 75-77 5.6 本章小结 77-78 6 全文工作总结 78-80 6.1 本文主要完成的工作 78 6.2 存在的问题和今后的方向 78-80 致谢 80-81 参考文献 81-85 附录 85-91
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中图分类: > 工业技术 > 一般工业技术 > 声学工程 > 振动、噪声及其控制 > 振动和噪声的控制及其利用 > 隔振、减振材料与结构
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