| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,495 |
| تعداد مقالات | 18,250 |
| تعداد مشاهده مقاله | 59,112,745 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 20,564,990 |
تخمینگر افق بلند رفتار سیگنال کنترلی و دینامیک بر مبنای داده یادگیری کوتاه مدت با روش پیشنهادی مانده ماتریس ترکیب توابع پایه | ||
| مهندسی مکانیک دانشگاه تبریز | ||
| دوره 56، شماره 1 - شماره پیاپی 114، اردیبهشت 1405، صفحه 41-49 اصل مقاله (945.01 K) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/jmeut.2025.65957.3520 | ||
| نویسنده | ||
| آرمان مردانی* | ||
| استادیار، گروه مکانیک جامدات، دانشکذه مهندسی مکانیک، دانشگاه صنعتی نوشیروانی بابل، بابل، ایران | ||
| چکیده | ||
| در این پژوهش تلاش شده است تا با معرفی یک تخمینگر افق بلند رفتار بر مبنای یادگیری کوتاه مدت، به بررسی تاثیر ترکیب توابع پایه رایج در ساختار مجموع وزن دار ضرب آنها پرداخته شود. این شبکه تخمین گر سیگنال کوتاه مدت را دریافت کرده و در یک فرآیند بازگشنی مبتنی بر مانده خطای ترکیب توابع باقیمانده، تا جایی به ترکیب افزایشی توابع پایه بپردازد که خطا و انرژی خطا از حد معینی کمتر شود. توابع پایه در این روش پیشنهادی ثابت نیستند و در علوم مهندسی متفاوت، متفاوت خواهند بود. در نتیجه باید یک نیروی خبره در یک شاخه، توابع پاسخ نمونه را فهرست بندی کرده و آنها را به عنوان توابع پایه به شبکه تخمین تزویق کند. این پژوهش بنا بر شاخه پژوهش گروه نویسندگان، بر بررسی و توسعه این تخمین گر افق بلند رفتار بر مبنای پاسخ های رایج در علوم، رباتیک، دینامیک چند جسمی، و کنترل خواهد پرداخت. این شبکه پیشنهادی با روش های فیلتر پاسخ محدود، کمینه مربعات خطای بازگشتی، گرادیان کاهشی آماری، شبکه های عصبی و مدل های حافظه بلند و کوتاه مقایسه خواهد شد. همچنین این مقایسه ها در مورد سیگنال های آشوبناک، نویز بالا، فرکانس بالا، پاسخ-دینامیک بررسی خواهد شد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| تخمین پاسخ ارتعاش؛ یادگیری ماشین؛ تابع تخمین پاسخ مکانیکی؛ بهینهسازی ضرایب؛ مانده خطای برازش؛ تخمین افق بلند | ||
| مراجع | ||
|
[1] Hasan SM, et al. Augmented reality and digital twin system for interaction with construction machinery. J Asian Archit Build Eng. 2022;21(2):564-74. [2] Qiao W, et al. Short-term natural gas consumption prediction based on Volterra adaptive filter and improved whale optimization algorithm. Eng Appl Artif Intell. 2020;87:103323. [3] Baghalian M, Akbari AA. Improvement of vehicle stability by H-Infinity adaptive fuzzy controller: A new VGS model. Modares Mech Eng. 2016;16(9):37-46. [4] Khaksari H, Khoshnood A, Roshanian J. Active Noise Cancelation in a Reaction Wheel by simultaneous using of dynamical system identification and online wavelet. Modares Mech Eng. 2015;15(3):146-52. [5] Liu W, et al. Multichannel adaptive signal detection: Basic theory and literature review. Sci China Inf Sci. 2022;65(2):121301. [6] Miyoshi S. Statistical-mechanical analysis of adaptive filter with clipping saturation-type nonlinearity. IEEE Trans Signal Process. 2022;70:4867-82. [7] Wang M, et al. A dual-loop active vibration control technology with an RBF-RLS adaptive algorithm. Mech Syst Signal Process. 2023;191:110079. [8] Hakvoort WB, Beijen MA. Filtered-error RLS for self-tuning disturbance feedforward control with application to a multi-axis vibration isolator. Mechatronics. 2023;89:102934. [9] Liu Q, et al. A parallelized input matching LMS adaptive filter for the rejection of spatially cyclic disturbances. IEEE Trans Ind Electron. 2022;70(10):10536-45. [10] Claser R, Nascimento VH. On the tracking performance of adaptive filters and their combinations. IEEE Trans Signal Process. 2021;69:3104-16. [11] Ahmad S, et al. A novel multiplier-less LMS adaptive filter design based on offset binary coded distributed arithmetic. IEEE Access. 2021;9:78138-52. [12] Bisla D, Wang J, Choromanska A. Low-pass filtering SGD for recovering flat optima in the deep learning optimization landscape. In: International Conference on Artificial Intelligence and Statistics; 2022. PMLR. [13] Tran-Dinh Q, Liu D, Nguyen LM. Hybrid variance-reduced SGD algorithms for nonconvex-concave minimax problems. arXiv preprint arXiv:2006.15266. 2020. [14] Yang J, et al. Two sides of one coin: the limits of untuned SGD and the power of adaptive methods. Adv Neural Inf Process Syst. 2024;36. [15] Liu Z, et al. Modeling and adaptive control for a spatial flexible spacecraft with unknown actuator failures. Sci China Inf Sci. 2021;64:1-16. [16] Basohbat Novinzadeh A, Heydari M. Model-free adaptive controller design for nonlinear system of an air vehicle pitch channel. Modares Mech Eng. 2018;17(11):161-71. [17] Khajavi M, Nasernia E. Applications of intelligent methods in online diagnosis of tool wear in milling operation using vibration analysis. Modares Mech Eng. 2015;15(2):261-9. [18] Chiu PH, et al. CAN-PINN: A fast physics-informed neural network based on coupled-automatic–numerical differentiation method. Comput Methods Appl Mech Eng. 2022;395:114909. [19] Psaros AF, Kawaguchi K, Karniadakis GE. Meta-learning PINN loss functions. J Comput Phys. 2022;458:111121. [20] Meng Z, et al. PINN-FORM: A new physics-informed neural network for reliability analysis with partial differential equation. Comput Methods Appl Mech Eng. 2023;414:116172. [21] Hu H, Qi L, Chao X. Physics-informed neural networks (PINN) for computational solid mechanics: Numerical frameworks and applications. Thin-Walled Struct. 2024;112495. [22] Chen Z, Lai SK, Yang Z. AT-PINN: Advanced time-marching physics-informed neural network for structural vibration analysis. Thin-Walled Struct. 2024;196:111423. [23] Rossi N, Méndez CG, Huespe A. Surrogate model for a mechanical metamaterial undergoing microstructure instabilities and phase transformations. Int J Mech Sci. 2023;243:107913. [24] Ranade NV, Ranade VV. ANN based surrogate model for key physico-chemical effects of cavitation. Ultrason Sonochem. 2023;94:106327. [25] Zhang J, et al. An intelligent digital twin system for paper manufacturing in the paper industry. Expert Syst Appl. 2023;230:120614. [26] Mardani A, Ebrahimi S. Locomotion enhancement of a Mars rover using statistic estimation of soil type and implementation of reconfigurable wheels. Iran J Sci Technol Trans Mech Eng. 2023;47(1):133-47. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 64 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 53 |
||