针对形状记忆合金(shape memory alloy,简称SMA)阻尼器控制力不可调和压电摩擦阻尼器启动难的问题,提出了一种SMA单元和压电摩擦单元依次工作的复合减震装置,进行了相应的电力学性能试验,分析了位移幅值、激励频率和输入电压对复合减震装置力学性能的影响.在试验结果的基础上,建立了以速率符号、电压和位移为神经元输入的优化反向传播(back propagation,简称BP)神经网络预测模型.结果 表明,该复合减震装置的滞回曲线饱满且基本对称,工作性能稳定,随着电压的增大,滞回环的面积逐渐增大,耗能能力不断增强.在位移幅值为12 mm、电压为120 V下,单圈耗能量提高了138.23％,等效阻尼比提高了94.23％.两种智能材料经过合理组合而成的SMA压电复合减震装置耗能好、适应性强,可以更好地用于工程结构的减震控制.BP网络预测模型能够较好地跟踪SMA类复合减震装置的输出,而优化后的BP网络更加稳定,能够快速得到误差更小的网络模型,该神经网络算法为SMA类复合减震装置本构模型的建立和应用提供了新途径.
形状记忆合金 压电陶瓷 力学性能试验 神经网络 本构模型