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针对磁流变（MR）阻尼器所固有的高度非线性特性，提出运用神经网络技术建立MR阻尼器的神经网络模型来模拟其逆向动特性，即给定MR阻尼器的位移、速度和期望输出力，预测所需的输入电压．同时将该逆模型与LQR主动控制方法结合形成闭环反馈控制，从而建立起基于MR阻尼器的车辆悬架半主动控制．仿真结果表明，这种半主动控制策略是可行的，较被动悬架系统其减振效果得到明显改善．