Resumen

Con el fin de identificar las características no lineales del amortiguador magnetoreológico (MR) aplicado en plataformas de reducción de vibraciones multiDOF en el campo aeroespacial en el proceso de modelado, se adopta el método de la máquina de vectores de soporte de mínimos cuadrados (LS-SVM), porque LS-SVM puede manejar problemas de características de pequeña muestra y alta dimensión. En primer lugar, se ilustra la teoría del método de modelado basado en LS-SVM, incluyendo el método de optimización del algoritmo genético (GA). En segundo lugar, se probó la curva característica del amortiguador MR en función de diferentes condiciones. A continuación, el desplazamiento de entrada actual e histórico, la velocidad y la salida actual e histórica se toman como entrada del modelo LS-SVM y la fuerza de amortiguación de la salida actual se toma como salida del modelo para el entrenamiento del mismo. Mientras tanto, se introduce el algoritmo genético para optimizar los parámetros del modelo LS-SVM que afectan a la precisión del modelo, el factor de penalización c=16,48, y el parámetro del núcleo σ=3,39 tras la optimización. Finalmente, para verificar el método adoptado en el trabajo, se simuló el modelo Simulink en determinadas condiciones de entrada; comparando los valores de simulación y experimentales de este modelo, se encuentra que el error máximo está dentro de los 10 N y el error medio está en torno a los 0,89 N, lo que es similar a la precisión obtenida en otros trabajos de la literatura, y se verifica la corrección de este modelo.

• Materias:Automatización Aerodinámica Motores (Mecánica) Cinemática Ingeniería Aeronáutica
• Subjects:Automation Aerodynamics Engines Kinematics Aeronautical Engineering
• Palabras claves:algoritmo genético, modelo svm, plataforma de reducción de vibraciones, trabajo de la literatura, ciertas condiciones de entrada, soporte mínimo cuadrado, máquina de vectores de apoyo, svm, desplazamiento de entrada histórico, problema de características dimensionales
• Keywords:genetic algorithm, svm model, vibration reduction platform, work of literature, certain input conditions, least square support, support vector machine, svm, historical input displacement, dimensional characteristics problem