磁流变液迟滞性能的机器学习软件设计

磁流变（MR）液体致动器利用机器学习项目概述 该项目旨在利用机器学习（ML）技术优化磁流变（MR）液体致动器。MR液体是智能材料，其机械性能可以通过施加磁场来控制。该存储库探讨了ML、数据提取、插值和支持向量回归（SVR）在预测MR液体致动器特性方面的应用。目标是提高其性能和效率，最终实现比物理测试更好的结果。
特征数据提取：该项目包括从实验图表和图像中提取相关数据的工具，实现高效数据处理。
插值：采用插值技术从离散实验数据点创建连续数据集。
机器学习轮廓：采用ML技术定义数据中的轮廓，促进特征预测。
支持向量回归（SVR）：实施SVR来基于提取和插值数据预测MR液体致动器的特性。
Simulink集成：SVR模型与Simulink集成，实现模型预测和物理测试结果的直接比较。