An Experimental Study of Semiactive Modal Neuro-control Scheme Using MR Damper for Building Structure
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.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».