Experimental calibration of forward and inverse neural networks for rotary type magnetorheological damper

Bhowmik, Subrata; Weber, Felix; Hogsberg, Jan

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자료유형: 학술저널

저자정보: Bhowmik, Subrata (Department of Mechanical Engineering, Technical University of Denmark) Weber, Felix (Empa, Swiss Federal Laboratories for Materials Science and Technology, Structural Engineering Research Laboratory) Hogsberg, Jan (Department of Mechanical Engineering, Technical University of Denmark)

저널정보: 테크노프레스 Structural engineering and mechanics : An international journal Structural engineering and mechanics : An international journal 제46권 제5호

발행연도: 2013.1

수록면: 673 - 693 (21page)

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This paper presents a systematic design and training procedure for the feed-forward back-propagation neural network (NN) modeling of both forward and inverse behavior of a rotary magnetorheological (MR) damper based on experimental data. For the forward damper model, with damper force as output, an optimization procedure demonstrates accurate training of the NN architecture with only current and velocity as input states. For the inverse damper model, with current as output, the absolute value of velocity and force are used as input states to avoid negative current spikes when tracking a desired damper force. The forward and inverse damper models are trained and validated experimentally, combining a limited number of harmonic displacement records, and constant and half-sinusoidal current records. In general the validation shows accurate results for both forward and inverse damper models, where the observed modeling errors for the inverse model can be related to knocking effects in the measured force due to the bearing plays between hydraulic piston and MR damper rod. Finally, the validated models are used to emulate pure viscous damping. Comparison of numerical and experimental results demonstrates good agreement in the post-yield region of the MR damper, while the main error of the inverse NN occurs in the pre-yield region where the inverse NN overestimates the current to track the desired viscous force.

#experimental validation #inverse MR damper model #rotary MR damper #neural network

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이 논문의 저자 정보

Bhowmik, Subrata

소속기관 Department of Mechanical Engineering, Technical University of Denmark

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 1 이용수 1

Weber, Felix

소속기관 Empa, Swiss Federal Laboratories for Materials Science and Technology, Structural Engineering Resear

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 1 이용수 1

Hogsberg, Jan

소속기관 Department of Mechanical Engineering, Technical University of Denmark

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