Adaptive control of nonlinear smart base-isolated buildings using Gaussian kernel functions
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a direct adaptive control scheme using Gaussian kernel functions is presented for the active control of nonlinear base-isolated buildings. The control scheme is based on direct adaptive control where the system response is made to follow a desired trajectory. The number of kernel functions is adaptively estimated using a growing and pruning strategy which results in the reduction of the computational overhead. Stable adaptive parameter update laws for Gaussian kernels are derived using Lyapunov approach. Performance of the proposed control scheme is evaluated on the recently developed nonlinear three-dimensional base-isolated benchmark structure. The analytical model of the benchmark structure is highly complex due its three-dimensional nature incorporating lateral and torsional responses, the biaxial interaction of the nonlinear bearings at the isolation layer, and strong coupling between the isolation level forces and the superstructure responses. Control action is provided by eight actuators distributed at the isolation level in each principal direction of the structure, and utilizing the state information corresponding to the base of the structure only. Results are presented using a comprehensive set of the performance indices to realistically quantify the trade-offs associated with the control of nonlinear base-isolated buildings. The main advantages of the adaptive controller presented in this paper are: (i) the control algorithm does not require estimating the system parameters, specifically, mass, stiffness and damping, (ii) the exact nature of the nonlinear dynamics need not be known, and (iii) the control synthesis is noniterative, and on-line. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».