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Enregistrement W3195645609 · doi:10.1002/eqe.3527

Acceleration‐based sliding mode hierarchical control algorithm for shake table tests

2021· article· en· W3195645609 sur OpenAlexaff
Hongcan Yao, Ping Tan, T.Y. Yang, Fulin Zhou

Notice bibliographique

RevueEarthquake Engineering & Structural Dynamics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesProgram for Changjiang Scholars and Innovative Research Team in UniversityNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAccelerationEarthquake shaking tableControl theory (sociology)Controller (irrigation)Sliding mode controlEngineeringDisplacement (psychology)Stability (learning theory)Control systemMotion controlComputer scienceNonlinear systemAlgorithmControl (management)Structural engineeringArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Existing control algorithms for seismic shake table tests (STTs) generally exhibit limitations such as poor acceleration tracking for displacement control, instability that results in table drift for direct acceleration, force, or velocity control, and the lack of a theoretical justification for hybrid control. Therefore, a reliable control algorithm has become key for effective shake table control. This paper presents acceleration‐based sliding mode control (SMC) as a solution to the drawbacks of the traditional force‐based SMC; in this manner, the influence of the force of the tested structure applied on the table as well as unmodeled complex nonlinear forces, such as friction, are counteracted. An acceleration‐based sliding mode hierarchical control (ASMHC) algorithm is proposed, where the acceleration‐based SMC is used as the high‐level controller to generate the corrected acceleration command, and the low‐level controller, that includes feed‐forward and feedback control, tracks the acceleration command in real time. The high‐level controller, having zero asymptotic stability, and the low‐level controller, designed based on the system transfer function, ensure tracking stability in time and frequency domains, respectively. The proposed ASMHC algorithm was first verified by a series of bare STTs, and was then applied to a real STT of a two‐story steel structure. The experimental results show that the proposed ASMHC algorithm can achieve good tracking of displacement, velocity, and acceleration in both time and frequency domains, which ensures accurate reproduction of seismic excitation in STTs.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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