基于深度遷移學(xué)習(xí)的多點(diǎn)頻域振動(dòng)響應(yīng)預(yù)測(cè)

摘要： 針對(duì)多輸入多輸出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MIMO-ANN)進(jìn)行多點(diǎn)頻域振動(dòng)響應(yīng)預(yù)測(cè)時(shí)需要為每個(gè)頻率點(diǎn)獨(dú)立建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、獨(dú)立隨機(jī)選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型初值導(dǎo)致的訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)、預(yù)測(cè)精度低等問題，提出了一種基于多輸入多輸出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MIMO-ANN)和模型遷移學(xué)習(xí)的多點(diǎn)頻域振動(dòng)響應(yīng)預(yù)測(cè)方法。本研究對(duì)于多源不相關(guān)載荷未知條件下的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的振動(dòng)響應(yīng)預(yù)測(cè)問題進(jìn)行了形式化描述，并比較了其與不相關(guān)多源載...