Введение
1 Обзор литературы 11
2 Модели гистерезиса
2.1 S-преобразователь 20
2.2 Преобразователь Прейсаха 24
2.3 Преобразователь-люфт 27
2.4 Преобразователь Ишлинского 28
3 Искусственная нейронная сеть с гистерезисной функцией активации 32
3.1 Однослойная нейросеть с гистерезисом 34
3.2 Двухслойная нейросеть с гистерезисом 36
3.3 Моделирование работы нейросети с гистерезисом на примере решения задачи классификации образов
3.3.1 Инициализация и обучение 42
3.3.2 Динамика нейросети 44
3.4 Нейроуправление и самообучающаяся нейросеть с гистерезисом 45
4 Стабилизация обратного гибкого маятника с гистерезисным управлением 51
4.1 Математическая модель 53
4.1.1 Обратный гибкий маятник с жестким креплением 54
4.1.2 Обратный гибкий маятник с люфтом в основании его крепления 58
4.1.3 Управление и стабилизация 60
4.2 Численное решение 62
4.2.1 Явная разностная схема 63
4.2.2 Неявная разностная схема 67
4.2.3 Метод кусочно-линейной аппроксимации 72
4.3 Решение задачи оптимизации 77
4.3.1 Градиентный метод дробления шага 78
4.3.2 Бионический алгоритм адаптивного поискового поведения личинки ручейника
4.4 Стабилизация посредством нейроуправления 82
4.5 Результаты компьютерного моделирования
4.5.1 Обратный гибкий маятник без люфта 83
4.5.2 Обратный гибкий маятник с люфтом 85
4.5.3 Нейроуправление 86
5 Вибрационный демпфер на основе материала Ишлинского 90
5.1 Математическая модель 91
5.1.1 Вязкое демпфирование 92
5.1.2 Гистерезисное демпфирование 93
5.1.3 Основные характеристики 94
5.2 Результаты компьютерного моделирования 95
Заключение 102
Литература
