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四川建筑科学研究 第39卷 第2期 SichuanBuildingScience 2013年4 基于 Simulink的结构动力响应预测仿真 郭剑虹 ，穆荫楠 ，唐 雯 ，邓析成 (1．上海师范大学建筑工程学院，上海 201418； 2．中国建材国际工程集团有限公司，上海 201418) 摘 要：基于Matlab／Simulink下神经网络工具箱功能进行在地震作用下的结构振动响应预测仿真。利用RBF神 经网络对实时地震数据进行动力响应预测，能有效的解决在振动控制中所存在的时滞效应以及测量系统的噪声f 扰等问题。通过对计算模型顶层以及标准层的结构动力响应预测结果以及实际结构动力响应结果的对照，证实r 使用Simulink下的神经网络功能进行结构响应预测的准确性 ，并为后续仿真阶段对响应数据采用序列最优控制法 进行计算，获得系统控制力奠定基础。 关键词：结构控制；动力响应 ；Simulink；RBF神经网络；预测 中图分类号：TU311．3 文献标志码：A 文章编号：1008—1933(2013)02—040—04 Prediction simulation ofstructuredynamicresponsebased on Simulink GUOJianhong，MUYinnan ，TANGWen ，DENGXicheng (1．CollegeofCivilEngineering，ShanghaiNormalUniversity，Shanghai 201418，China； 2．InternationalEngineeringGroupCo．，Ltd．ChinaBuildingMaterials，Shanghai 201418，China) Abstract：Theprediction simulationofseismicresponseforthestructurebased on the neuralnetwork toolboxfunction ofMatlab／ Simulink．UtilizingtheRBFneuralnetworktoprecedethedynamicresponsepredictionupontherealtimeseismicdatacouldsolvethe problem，suchas，timelagwhichexistsin thevibration controllingandthenoisedisturbingofthemeasuresystem，effectively．By comparedwithdynamicresponsepredictiondataandactualsystem vibrationresponsedataofrthetopfloorandoneofthenormalfloors ofthestructureverifythepossibility，whichverifytheneuralnetworkfunctionoftheSimulinktopredictthedynamicresponseotthe controlledsystem．Thisverificationalsolaythefoundationofrthefurtherrealtimestructurecontrolresearch，thatutilizethesequential optimalcontrolmethodcalculatingthepredicteddynamicresponsedatatoachievethefinalcontrollingforceofthecontrolledsystem． Keywords：structuralcontrol；dynamicresponse；Simulink；RBFneuralnetwork；prediction 用 Simulink完成对 R