Neuro-predictive Algorithm for Structural Control
محل انتشار: نهمین کنگره بین الملی مهندسی عمران
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,141
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICCE09_833
تاریخ نمایه سازی: 7 مهر 1391
چکیده مقاله:
A new neural network (NN) predictive controller (NNPC) algorithm has been developed and tested in the computer simulation of active control of nonlinear benchmark buildings. Although in classical model predictive control (MPC) usually a linear model of structure is used, NNPC provides a nonlinear model. In the present method an NN is used as an emulator. This emulator NN has been trained to predict the future response of the structure. The trained NN provides a model of structure which is employed todetermine the control force via a numerical minimization algorithm. Since the NNPC controller is very time consuming and not suitable for real-time control, it is then used to train a NN controller. The approach is validated by using simulated response of a nonlinear benchmark building excited by several historical earthquake records. The simulation results are then compared with a linear quadratic Gaussian (LQG) active controller. The results indicate that the proposed algorithm is effective in relative displacement reduction which is here selected for control.
کلیدواژه ها:
Structural control ، Active controller ، Neural network controller ، Neuro-predictive algorithm ، Model predictive control (MPC
نویسندگان
Abbas Karamodin
Assistant professor, Department of Civil Engineering, Ferdowsi University of Mashhad
Amir Baghban
PhD Student, Department of Civil Engineering, Ferdowsi University of Mashhad
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :