Development of Nonlinear Control Algorithms for Shaking Table Tests
Notice bibliographique
Résumé
Shaking table testing method is one of the main sources of experimental means to evaluate the dynamic response of structural systems under earthquake loads. The experimental technique produces nearly realistic prototype conditions, giving important insight into critical issues such as collapse mechanisms, component failures, acceleration amplifications, residual displacements and post-earthquake capacities. Traditional tuning of shaking table relies on the use of linear controllers, which are designed to regulate linear systems. With most of the specimens being tested to highly nonlinear states (to understand the structural response under extreme loads), traditional linear controllers can no longer control the shaking table effectively. This results in experimental errors between commanded and measured shaking table movements which may produce an unintended response of the tested structure. Ultimately, it may result in a pre-mature failure of the specimen. To address this issue, a Lyapunov–based nonlinear control algorithm is utilized to develop an enhanced shaking table control system, which is based on nonlinear models accounting for the nonlinear response of the hydraulic actuator and specimens. A one-sixth-scaled model has been developed and constructed in the laboratory at the University of British Columbia, Vancouver. Advanced nonlinear system identification techniques have been developed to create the numerical model capable of recreating the nonlinearity experienced by the laboratory setup. Simulation results indicate that the developed nonlinear control algorithm can be used to achieve excellent tracking, even when the tested structure behaves nonlinearly. The example also demonstrates the ability of the nonlinear controller to compensate for disturbances in the actuating force applied to the shaking table. Thus, the proposed nonlinear shaking table control algorithm is not only a viable alternative, but also a way to significantly improve the quality of shaking table tests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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.
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 tête enseignante, 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 ».