非线性多自由度系统的数据驱动建模和响应预测

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摘要：由于工程系统的复杂性和参数不确定性，利用力学原理建立的动力学控制方程常难以满足精度需求。基于数据驱动的系统建模和响应预测，利用动力学状态方程的数值解模拟实验中测得的不同外激励下的系统响应，并用于训练神经网络，构建包含训练数据间已知关系的损失函数以提高模型精度，得到表达系统状态关系的数据模型。将该神经网络模型纳入常微分方程求解器，可预测系统在不同激励下的响应，并获得幅频响应关系。（剩余12424字）

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