An Experimental Study of Semiactive Modal Neuro-control Scheme Using MR Damper for Building Structure
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a semiactive modal neuro-control scheme which combines the modal neuro-control algorithm with a semiactive MR damper is proposed, and its effectiveness is experimentally verified through a series of shaking table tests. A modal neuro-control scheme uses modal coordinates as inputs of neuro-controller. Hence, it is more convenient to design the controller compared with conventional neuro-control schemes. A Kalman filter is introduced to estimate modal states from measurements. Moreover, the clipped algorithm is adopted to provide an appropriate command voltage to an MR damper. For shaking table tests, a scaled three-story shear building model is considered. Two types of semiactive modal neuro-controllers are trained with a reproduced El Centro earthquake for their own purposes. The performance of the proposed semiactive modal neuro-control scheme is compared with that of the passive-optimal case. In the experiments, the proposed semiactive modal neuro-controllers show better performance than the passive-optimal case, especially in adaptability over various excitations and reducing inter-story drifts as well as accelerations. Moreover, the proposed scheme can be designed for specific purpose which fulfills the designer's requirement (e.g., focusing on reducing inter-story drifts). Therefore, the proposed semiactive modal neuro-controller can be effectively used in reducing seismic responses of large engineering structures.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 découle