Stable Adaptive Control of Seismically Excited Nonlinear Structures
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a robust direct adaptive control scheme for the active control of nonlinear base isolated buildings subjected to near-fault earthquakes. The control architecture is based on the premise of direct adaptive control, where the system is made to follow a desired trajectory without the need of an identifier. The control force is calculated using a single hidden layer nonlinearly parameterized neural network in conjunction with a Proportional-Derivative (PD) type controller. Stable tuning laws for the free parameters of the nonlinearly parameterized network are derived based on Lyapunov theory. To achieve good performance and to ensure that the network parameters remain bounded, initialization of the weights is required. A perturbed model is used for the initialization purposes in order to simulate the uncertainty typical of the mathematical models of civil engineering structures. The initialized parameters provide a starting point for the subsequent online adaptation of the controller under earthquake excitations. Set in the framework of adaptive control, the proposed control architecture addresses important issues related to the stability of the closed loop system and parameter bounds, issues that have previously not received the attention they deserve in a majority of the neural network based structural control approaches available in the literature. The robustness of the controller is investigated under actuator failure conditions. Simulations are performed on a full-scale nonlinear three-dimensional base isolated benchmark structure incorporating lateral-torsion superstructure behavior and bi-axial interaction of the nonlinear bearings in the isolation layer. Results are presented in terms of a comprehensive set of performance indices to reflect the tradeoffs in performance commonly associated with structural control methods.
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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 | 0,000 | 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 ».