Vibration Suppression of Simply Supported Beam under a Moving Mass using On-Line Neural Network Controller

Author(s):
Abstract:
In this paper, model reference neural network structure is used as a controller for vibration suppression of the Euler–Bernoulli beam under the excitation of moving mass travelling along a vibrating path. The non-dimensional equation of motion the beam acted upon by a moving mass is achieved. A Dirac-delta function is used to describe the position of the moving mass along the beam and its inertial effects. Analytical solution the equation of motion is presented for simply supported boundary condition. The hybrid controller of system includes of a controller network and an identifier network. The neural networks are multilayer feed forward and trained simultaneously. The performance and robustness of the proposed controller are evaluated for various values mass ratio of the moving mass to the beam and dimensionless velocity of a moving mass on the time history of deflection. The simulations verify effectiveness and robustness of controller.
Language:
English
Published:
Journal of Solid Mechanics, Volume:10 Issue: 2, Spring 2018
Pages:
386 to 398
magiran.com/p1867411  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 1,390,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!