基于CNFN的液固挤压复合材料MIMO系统建模与仿真

摘要：

针对液固挤压复合材料多输入/多输出系统的复杂非线性建模问题,提出了一种基于模糊神经网络的建模方法.在对该系统进行描述与分析的基础上,采用正交实验数据和有限元模拟数据组成样本集,利用改进的补偿模糊神经网络(CNFN)学习算法,建立了液固挤压复合材料MIMO系统的CNFN辨识模型.仿真结果表明,可以实现对双输出变量较为准确的预测,并能展现工艺参数之间的交互作用和变化规律.按所建模型的预测参数进行实验,取得良好效果,说明建模方法的可行性和有效性.

关键词：CNFN建模、复合材料、MIMO、仿真

所属期刊栏目：25

分类号：TP18;TB331(自动化基础理论)

资助基金：中国科学院资助项目50575185;航空基金05G53048;西北工业大学校科研和教改项目

在线出版日期：2006-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：83-87