外界未知干扰容易引起结构的大幅振动，长期的振动不仅影响结构的性能，还将导致结构的疲劳裂纹，甚至造成重大的安全隐患。工程实际和理论分析表明，复杂加筋板壳结构的振动主动控制存在如下技术瓶颈：边界条件多样化和外界环境复杂性等导致的模型不精确，以及驱动器/传感器异位配置引起的非最小相位和多模态振动控制中存在的模态耦合等。针对这些技术瓶颈，本项目提出一套基于主动抗干扰的结构振动自主控制方法。具体内容为：1)压电驱动器/传感器优化配置研究：选择合理的优化准则，设计基于混沌序列的全局优化算法；2)基于神经网络的主动抗干扰振动控制研究：设计结构合理并具有在线学习功能的神经网络抗干扰振动控制器，为大型复杂板壳结构振动的智能自主控制提供切实有效的理论和方法；3)振动控制系统集成：选择电子元器件，设计并集成出紧凑、效率高、智能自主的振动控制实验系统。本课题的研究将为实际工程中复杂结构振动问题的解决提供有力支撑。
