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用于智能材料器件的动态迟滞神经网络建模及预测方法

申请号: CN202311717274.8
申请人: 西南科技大学
更新日期: 2026-03-09

专利详细信息

项目 内容
专利名称 用于智能材料器件的动态迟滞神经网络建模及预测方法
专利类型 发明申请
申请号 CN202311717274.8
申请日 2023/12/13
公告号 CN117649903A
公开日 2024/3/5
IPC主分类号 G16C60/00
权利人 西南科技大学
发明人 王耿; 陈国强; 倪磊; 赵冬梅; 廖璇; 张兰强; 姚纳; 周虹
地址 四川省绵阳市涪城区

摘要文本

西南科技大学取得“一种透气窗帘布”专利技术,本发明公开了一种用于智能材料器件的动态迟滞神经网络建模及预测方法,其包括以下步骤:根据智能材料器件的动态迟滞特性,构建Pan迟滞模型并根据采样时间进行离散化,得到离散化后的Pan迟滞模型;根据离散化后的Pan迟滞模型及其结构关系、智能材料器件的激励输入与离散化后的Pan迟滞模型的输出响应之间的信号传递关系,构建动态迟滞神经网络模型;对动态迟滞神经网络模型进行训练并利用训练后的模型对智能材料器件的动态迟滞特性进行预测。本发明构建的动态神经网络迟滞模型的规模和复杂度小,可快速训练网络且计算成本低;通过动态迟滞神经网络模型进行预测,快速且有效地描述智能材料器件的动态迟滞特性,并提高预测的精确度。

专利主权项内容

1.一种用于智能材料器件的动态迟滞神经网络建模方法,其特征在于:包括以下步骤:S1、根据智能材料器件的动态迟滞特性,构建Pan迟滞模型;根据采样时间对Pan迟滞模型进行离散化,得到离散化后的Pan迟滞模型;S2、根据离散化后的Pan迟滞模型及其结构关系、智能材料器件输入激励与离散化后的Pan迟滞模型输出响应之间的信号传递关系,构建对应的动态迟滞神经网络模型,完成建模。