1、控制策略、減震裝置以及減震裝置的集成數(shù)量和位置在很大程度影響著結構的減震效果。因此，控制策略的研究、減震裝置的研發(fā)和集成方案的優(yōu)化一直是工程結構減震控制研究領域的熱點。本文利用形狀記憶合金（Shape Memory Alloy，簡寫為SMA）和壓電堆獨特的物理力學性能，結合摩擦減震裝置的工作原理，研發(fā)了一種SMA-壓電摩擦復合減震裝置，并以試驗為基礎，建立了該復合減震裝置的BP神經(jīng)網(wǎng)絡輸入（位移/電壓）-輸出（出力）本構模型，接著針對免

2、疫克隆選擇算法存在一些不足，提出了一種改進的免疫克隆選擇算法（Improved Immune Clonal Algorithm，簡寫為IICA），最后結合模糊控制策略，對復合減震裝置的優(yōu)化集成方案進行了仿真分析，得出了一些有益的研究結論和建議。主要工作如下：
　?。?）結合SMA、壓電堆和摩擦減震裝置各自的特點，根據(jù)結構減震控制目標和工程需求，當位移較小時，只有SMA被動耗能；位移較大時，SMA和壓電摩擦半主動減震裝置同時工作，并

3、且通過調(diào)節(jié)電壓，以實現(xiàn)效果較好的混合半主動減震控制?；谏鲜鲈?，研發(fā)了一種SMA-壓電摩擦復合減震裝置，并進行了相應的電/力學性能試驗，分析了加載頻率、位移幅值和輸入電壓等對出力和單位循環(huán)耗散能量的影響。結果表明，當壓電堆工作時，隨著電壓增大，復合減震裝置的出力和耗能能力基本呈線性增加。當位移幅值為12mm，電壓從0V增大到120V時，復合減震裝置的耗能能力提高了129％。此外，研究結果還表明，文中研發(fā)的復合減震裝置的雙向出力較大，工

4、作性能幾乎不受加/卸載頻率影響，滯回曲線飽滿且對稱性較好，說明文中研發(fā)的復合減震裝置的工作性能穩(wěn)定，適用范圍較廣。
　　（2）在SMA材料力學性能試驗和SMA-壓電摩擦復合減震裝置電/力學性能試驗的基礎上，分別采用兩種神經(jīng)元輸入的方式，建立了相應的BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測本構模型并進行了數(shù)值模擬分析。結果表明，相對傳統(tǒng)SMA材料的本構模型，文中建立的SMA的BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測本構模型具有較高的精度，且便于工程實際的應用。相對于SMA預測本構

5、模型，由于減少了神經(jīng)元輸入?yún)⒘浚瑥秃蠝p震裝置的BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型的預測精度有所降低，但預測曲線與試驗曲線吻合較好，能夠滿足工程應用的精度要求。
　?。?）遺傳算法是目前工程中應用較多的智能優(yōu)化算法之一，但存在著種群多樣性差和容易陷入“早熟”等問題，不容易得到全局最優(yōu)解?；久庖呖寺∷惴m然具有較好的全局搜索能力，但收斂速度和穩(wěn)定性較差。為此，本文對基本免疫克隆選擇算法和遺傳算法分別進行了一些改進，并且分別采用文中改進的遺傳算法（

6、Improved Genetic Algorithm，簡寫為IGA）和文中的IICA對4個二維函數(shù)進行了的尋優(yōu)。結果表明，GA即使通過一定的改進，也很難找到全局最優(yōu)值點，容易陷入局部收斂；而IICA既保留了最優(yōu)個體，又維持了較好的種群多樣性，大大提高了其空間搜索能力和收斂速度。
　?。?）文中建立了SMA-壓電摩擦復合減震裝置的模糊控制器，結合文中建立的SMA-壓電摩擦復合減震裝置的BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，采用MATLAB中的Sim

7、ulink模塊，進行了一個8層鋼框架隨機集成SMA-壓電摩擦復合減震系統(tǒng)的復合減震性能分析。結果表明，在不同地震波激勵下，結構的最大層間位移角均有不同程度的減小，說明文中的模糊控制策略具有較好的可靠性和適應性。
　?。?）以受控結構最大層間位移角最小為優(yōu)化準則，采用IICA對一個12層鋼框架集成SMA-壓電摩擦復合減震裝置的方案進行了優(yōu)化分析，結果表明，與隨機集成復合減震裝置相比，優(yōu)化集成后結構各層的層間位移均明顯減小，可見優(yōu)化集