基于神经-模糊算法的隔震结构减震控制研究

发布时间：2020-08-27 07:31

【摘要】：强烈地震可能对结构造成无法恢复的损伤,甚至使结构倒塌。基础隔震技术是使用最早且应用广泛的一种结构抗震方法。但是,在地震作用下,隔震结构中隔震层的位移显著增加,尤其是在近断层地震作用下更加严重,这对结构的抗震性能非常不利。因此,有必要对地震作用下基础隔震结构的减震方法进行研究,以提高隔震结构的抗震能力。本文以磁流变(Magnetorheological,简称MR)阻尼器为减震装置,以提高地震作用下基础隔震结构的抗震能力,主要研究内容有以下三个方面:(1)针对MR阻尼器的工作特点,基于人工神经网络和模糊控制算法提出了一种半主动减振控制策略。同时,建立了神经网络控制器和模糊控制器,神经网络控制器作为预测控制器识别输入地震动的特征预测结构响应,模糊控制器用来预测MR阻尼器命令电压,以实现施加在结构上的控制力实时可调性。(2)总结了隔震支座和MR阻尼器的力学模型,给出了地震下隔震结构的数值分析模型,建立了神经网络和模糊控制器的隔震结构半主动减振控制数值分析模型,分析了不同类型地震动的特性,根据地震动的特征和选取原则,选取了脉冲型、非脉冲型近场地震动及远场地震动。(3)进行了地震作用下隔震结构的数值分析,根据结构响应评价指标,对比分析了提出的半主动控制策略的减震效果,表明在不同类型的地震作用下,提出的神经-模糊半主动控制策略能够显著地减小隔震层的位移,达到了保护主体结构的目的。
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TU352.12
【图文】：

ATLAB 软件已在机械工程、土木工程、信息工程等领域中得析时，用户可以通过编程得到相应的控制模块，如果是常用k 版块中直接选择需要的模块进行控制系统的搭建；数值分析编程寻找非线性方程的最优解，做函数拟合模拟等。网络控制器训练网络训练数据络控制器必须经过一定的训练才具有智能控制的特性，本文的无控模型，在脉冲型近场地震的作用下进行数值模拟实验态下的各结构响应，并对隔震层结构响应数据进行分类，将据、地震加速度数据作为 BP 神经网络控制器线下训练和测试本的部分数据如表 3-3 所示，误差性能函数如图 3-5 所示。

【参考文献】

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本文编号：2805811