Research on Wind-induced Vibration Control of High-rise Steel Structures Based on Machine Learning Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the research on vibration control of high-rise steel structures has developed vigorously, and many research results have been applied to practical projects. The main purpose of wind-induced vibration control of high-rise steel structures is to reduce the discomfort of occupants and the damage of precision equipment and non-structural components. This kind of high-rise steel tower structure is highly flexible, and under the action of strong wind load, the dynamic response of the structure is also great, which has a very adverse impact on the safety of the structure itself, the technological requirements of the building and the comfort level, etc. Therefore, it is increasingly important to effectively control the wind-induced vibration response of the structure. Machine learning algorithm is the research hotspot of gust prediction, and its advantage lies in that this kind of method can establish the nonlinear relationship between gust related variables and gust without depending on some specific parameters. Due to the uncertainty of the control system including structural system and control, the complexity of mathematical model and difficult to grasp dynamic characteristics, the wind-induced vibration control effect of high-rise buildings needs to be further improved. In this paper, the wind-induced vibration control of high-rise steel structures is described in detail by using machine learning algorithm.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».