Direct adaptive neural controller for the active control of earthquake-excited nonlinear base-isolated buildings
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Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a nonlinearly parameterized controller for the adaptive control of base-isolated buildings subjected to a set of near-fault earthquakes. The control scheme is based on discrete direct adaptive control, wherein the system response is minimized under parameter uncertainties. Stable tuning laws for the controller parameters are derived using the Lyapunov approach. The controller utilizes a linear combination of nonlinear basis functions, and estimates the desired control force online. The measurements that are necessary to generate the control force to reduce the system responses under earthquake excitations are developed based on the adaptive systems theory. The main novelty in this paper is to approximate the nonlinear control law using a nonlinearly parameterized neural network, without an explicit training phase. A perturbed model is used to initialize the controller parameters in order to simulate the uncertainty in the mathematical modeling that typically exists in representing civil structures. Performance of the proposed control scheme is evaluated on a full-scale nonlinear three-dimensional (3-D) base-isolated benchmark structure. The lateral-torsion superstructure behavior and the bi-axial interaction of the nonlinear bearings are incorporated. The results show that the proposed controller scheme can achieve good response reductions for a wide range of near-fault earthquakes, without a corresponding increase in the superstructure response. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
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score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle