Particle damping is an effective me

Particle damping is an effective method of passive vibration control, of recent research interest. The novel use of particle damper capsule on a Printed Circuit Board (PCB) and the development of Radial Basis Function neural network to accurately predict the acceleration response is presented here. The prediction of particle damping using this neural network is studied in comparison with the Back Propagation Neural network. Extensive experiments are carried out on a PCB for different combinations of particle damper parameters such as particle size, particle density, packing ratio, and the input force during the primary modes of vibration and the obtained results are used for training and testing of neural networks. Based on the prediction from the better trained network, useful design guidelines for the particle damper suitable for PCB are arrived at. The effectiveness of particle dampers for vibration suppression of PCB under random vibration environment is demonstrated based on these design guidelines.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อนุภาคหน่วงมีวิธีที่มีประสิทธิภาพของแฝงการสั่นสะเทือน สนใจงานวิจัยล่าสุด ใช้นวนิยายของอนุภาคแดมเปอร์แคปซูลบนบอร์ดวงจรพิมพ์ (PCB) และการพัฒนาของโครงข่ายประสาทรัศมีพื้นฐานฟังก์ชันการทำนายการตอบสนองการเร่งนำเสนอที่นี่ การคาดการณ์ของอนุภาคยุบใช้โครงข่ายประสาทนี้มีศึกษาเปรียบเทียบกับเครือข่ายของระบบประสาทของการแพร่กระจายกลับ การทดลองอย่างละเอียดจะดำเนินการบน PCB สำหรับชุดของพารามิเตอร์แดมเปอร์อนุภาคเช่นขนาดอนุภาค ความหนาแน่นของอนุภาค อัตราส่วนบรรจุ และแรงป้อนข้อมูลในโหมดหลักของการสั่นสะเทือนและได้รับผลที่ใช้สำหรับการฝึกอบรม และการทดสอบเครือข่ายประสาท จากการคาดเดาจากเครือข่ายได้รับการฝึกฝนดีกว่า แนวทางออกแบบที่มีประโยชน์สำหรับแดมเปอร์อนุภาคที่เหมาะสมสำหรับ PCB จะมาถึงที่ ประสิทธิภาพของอนุภาคตัวชะลอการกระแทกการสั่นสะเทือนปราบปรามของ PCB ภายใต้สภาพแวดล้อมการสั่นสะเทือนแบบสุ่มจะแสดงให้เห็นตามแนวทางการออกแบบเหล่านี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อนุภาคทำให้หมาด ๆ เป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพในการควบคุมการสั่นสะเทือนเรื่อย ๆ , ที่สนใจงานวิจัยล่าสุด การใช้งานนวนิยายของอนุภาคที่ทำให้ชื้นแคปซูลในแผงวงจรพิมพ์ (PCB) และการพัฒนาของเครือข่ายประสาทเรเดียลเกณฑ์ในฟังก์ชั่นในการทำนายอย่างแม่นยำตอบสนองการเร่งนำเสนอที่นี่ การทำนายของอนุภาคหมาด ๆ โดยใช้เครือข่ายประสาทนี้คือการศึกษาในการเปรียบเทียบกับเครือข่ายประสาทกลับการขยายพันธุ์ การทดลองที่กว้างขวางจะดำเนินการบน PCB สำหรับการรวมกันของพารามิเตอร์อนุภาคสั่นสะเทือนเช่นขนาดอนุภาคความหนาแน่นของอนุภาคอัตราส่วนบรรจุและแรงป้อนข้อมูลในช่วงโหมดหลักของการสั่นสะเทือนและผลที่ได้รับจะถูกนำมาใช้สำหรับการฝึกอบรมและการทดสอบเครือข่ายประสาท ขึ้นอยู่กับการคาดการณ์จากเครือข่ายได้รับการฝึกฝนที่ดีกว่าแนวทางการออกแบบที่มีประโยชน์สำหรับการสั่นสะเทือนของอนุภาคที่เหมาะสมสำหรับ PCB จะมาถึง ประสิทธิผลของกระโปรงอนุภาคในการปราบปรามการสั่นสะเทือนของ PCB ภายใต้สภาพแวดล้อมการสั่นสะเทือนแบบสุ่มจะแสดงให้เห็นขึ้นอยู่กับแนวทางการออกแบบเหล่านี้