به فرمان آوری قاب های دو بعدی با شبکه ی عصبی سازگارشونده

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان

1 مشهد- دانشگاه فردوسی مشهد- دانشکده ی مهندسی گروه عمران

2 گروه عمران، دانشکده ی مهندسی، دانشگاه فردوسی مشهد مشهد- صندوق پستی 1111- 91775

چکیده

یکی از دغدغه‌های همیشگی مهندسان عمران، کم کردن پاسخ‌های سازه در برابر بارهای پویای ناشی از زمین لرزه، برای جلوگیری از فاجعه‌های انسانی یا زیان های اقتصادی سنگین بوده است. دانشمندان در دو دهه‌ی پیشین، پژوهش‌های فراوانی در این باره انجام داده اند. نگره‌های کنترل پیشرفته به طور گسترده و موفقیت آمیز در سامانه‌های مهندسی برق اجرا گردیده اند. در این سال ها، پژوهش های فراوانی درباره ی کاربرد این روش ها در مهندسی عمران، انجام شده است. در این پژوهش ها، بسیاری از ابزارها و فرآیندهای کنترلی برای کاهش پاسخ‌های پویای سازه به کار رفته استکمینه کردن پاسخ سازه در برابر نوسان زمین با بهره جویی از دو محرک، هدف این مقاله است. رابطه‌ی میان نیروی کنترلی محرک ها را نویسندگان به گونه‌ای بر قرار می‌کنند که نیروی وارد در مد یکم سازه صفر گردد. سپس، برای کمینه کردن پاسخ‌ها از فن بهینه سازی ارثی بهره جویی خواهد شد. ساختار کنترلی که در این مقاله به کار می‌رود، از گونه‌ی حلقه‌ی بسته است. همچنین، از شبکه‌ی عصبی سازگار شونده برای پیش بینی شتاب زمین بهره جویی می‌گردد. نویسندگان، شبکه‌ی عصبی را بر می‌گزینند که با تغییر در شمار نرون‌های‌ لایه‌ها در هنگام زمین لرزه توانایی سازگاری با تغییر شتاب زمین را دارا باشد. برای افزایش سرعت همگرایی شبکه‌ی عصبی، وزن‌های گام پیشین برای آغاز آموزش در گام بعد به کار می‌روند. تجربه‌های عددی گسترده بر روی زمین‌ لرزه‌ها و نیز سازه‌های فراوان، نشان می‌دهد که روش پیشنهادی بسیار موثر است. با افزایش بلندی سازه، شتاب در برخی طبقه‌ها افزایش می یابد ولی هم چنان این فن توانایی زیادی در کاهش تغییرمکان‌های نسبی سازه دارد. به سخن دیگر، کاستی فن پیشنهادی در این پژوهش را می‌توان در به فرمان آوری رفتار سازه های بلند دانست. بنابراین، گستره‌ی کاربرد این روش، کنترل رفتار سازه‌های کوتاه و میان مرتبه است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Active control of plane frames by compatible neural network

نویسندگان [English]

  • Mohammad Rezaiee-Pajand 1
  • Mahdi Payandeh suni 2
1 Civil Eng., Ferdowsi University of Mashhad, Iran
2 Civil Engineering Department, Ferdowsi University of Mashhad
چکیده [English]

Controlling the behavior of frame building is very common these days. This goal is achieved by changing the structural behaviors through applying forces to the frames. Recently, extensive studies have been carried out in the field of structural control related to the earthquakes. All studies conducted in this area can be divided into two groups. The first category is devoted to the control devices. Since accuracy and sensitivity of required equipment play an important role, some industries are trying to build better and more robust instruments. The key subject of the second group of researchers is developing new control algorithms. These approaches need some innovations. The purpose of this study is to minimize the structural response against earthquake utilizing two actuators. The purpose of this study is to minimize the structural response against earthquake utilizing two actuators. The relationship between the control forces of the actuators was so arranged that the first mode force becomes zero. In order to minimize the structural responses, the genetic algorithm was used. The controlling system, which is exploited in this paper, is a closed circle. In addition, the neural network was employed to predict the earth acceleration. The authors selected a kind of the neural network to have compatibility with earthquake acceleration variation. To achieve this, the number of the neurons in layers should be varied. The comprehensive experimental numerical results for a variety of earthquakes and structures indicated that the suggested method is very effective. However, the present study drawback is in decreasing the responses of tall frames.

کلیدواژه‌ها [English]

  • structural control
  • Neural Network
  • variable neurons
  • Genetic Algorithm
  • predicting earthquake acceleration
  • closed circle
  • Earthquake
[1]. Haung W., Gould P.L., Martinez R, and Johnson GS. (2004). Non-linear Analysis of a Collapse Reinforced Concrete Chimney. Earthquake Engng Struct., Dyn, 33, 485-498.
[2]. Hurlebaus S, and Gaul L. (2006) .Smart Structure Dynamics. Mech. Syst. Signal Process, 20, 255_281.
[3]. Connor J. (2000). Introduction to Motion on Control. Massachusetts Institute of Technalogy.
[4]. Gaul L, Hurlebaus S, Wirnitzer J, and Albrechet H. (2008). Enhanced Damping of Lightweight Structures by Semi-active Joints. Acta Mech., 195,249-261.
[5]. Kerber F., Hurlebaus S., Beadle B. M., and Stobener U. (2007). Control Concepts for an Active Vibration Isolation System. Mech. Syst. Signal Process, 21, 3042-59.
[6]Menhaj, Mohammad bagher. (2009). Computational intelligence. Tehran. Prof Hesabi.
[7]. Yasser Bigdeli, dookie kim and seongkyu chang. (2014). Vibration control of irregular buildings by using developed neuro-controller strategy. Structure engineering and Mechanics, Vol.49, No. 6, 687-703
[1]. A. Karamodin, and H. H-Kazemi. (2010). Semi-active Control of Structures Using Neuro-predictive Algorithm for MR Dampers. Struct. Control Health Monit, 17, 237-253.
[0]. Heon-jae Lee, Guangqiang yang, Hyung-Jo Jung, Billie F. Spencer, Jr. and In-Won Lee. (2006). Semi-active NeuroControl of a Base-Isolated Benchmark Structure. Struct. Control Health Monit, 13, 682-692.
[10]. Irfan H. Vadtala, Devesh P. Soni, Dolarray. G. Panchal. (2.13). Semi-Active Control of a Benchmark Building using Neuro-Inverse Dynamics of MR Damper. Procedia Engineering, 51, 45 – 54.
[11]. Osman E. Ozbulut ∗, Maryam Bitaraf, Stefan Hurlebaus. (2011).Adaptive control of base-isolated structures against near-field earthquakes using variable friction dampers. Engineering Structures, 33, 3143–3154.
[12]. J. Ghaboussi, and A. Joghataei. (1995). Active Control of Structures Using Neural Networks. Journal of Engineering Mechanics, ASCE 121 (4), 555-567.
[13]. H. M. Chen, K. H. Tsai, G. Z. Qi, J. C. S. Yang, and F. Amini. (1995). Neural Network for Structure Control. Journal of Computing in Civil Engineering, ASCE 9 (2), 168-176,
[14]. K. Bani-Hani, and J. GHaboussi. (1998). Nonlinear Structure Control Using Neural Networks. Jurnal of Engineering Mechanics, ASCE 124 (2), 319-327
[15]. M. Rezaiee-Pajand, M-R Akbarzadeh-T, and A. Nikdel. (2009). Direct Adaptive Neurocontrol of Structures under Earth Vibration. Journal of Computing in Civil Engineering, ASCE 0887-3801, 23(5), 299-307.
[16]. M. Rezaiee-Pajand, and M. Payandeh Sani. (2015). Three Schemes for Active Control of the Planer Frame. Int. J. Optim. Civil Eng., 5(1):117-135.
[17]. Hong-Nan Li, and Hao Yang, “System Idefication of Dynamic Structure by the Multi-branch BPNN”, Neurocomputing 70, 835-841, (2007).
[18]. Kim D. K., Lee JJ, and Chang S. K. (2007). Active Vibration Control of a Structure Using Probabilistic Neural Network. In: 86th Annual Meeting, Compendium of papers, City: Washington, D.C.
[19]. Dong yawn Kim, Dookie Kim, Seongkyu Chang, and Hie-Young Jung. (2008). Active Control Strategy of Structures Based on Lattice Type Probabilistic Neural Network. Probabilistic Engineering Mechanics, 23, 45-50.
[20]. Ryan Mitchell, Young-Jin Cha, Yeesock Kim and Aniket Anil Mahajan. (2015). Active control of highway bridges subject to a variety of earthquake loads. Earthq Eng & Eng Vib. 14: 253-263
[21]. Anil K. Chopra. (2007). Dynamics of Structures, Theory and Applications to Earthquake Engineering. Third edition. Pearson Prentice Hall
[22]. Aaron S. Brown, and Henry T. Y. Yang. (2001).Neural Networks for Multiobjective Adaptive Structural Control. Journal of Structure Engineering, vol. 127, 0203-0210. [23]. Dorey, A. P., and Moore, J. H. (1995). Advances in Actuators. Institute of Physics Publishing, Philadelphia, U.S.A.
[24]. Khaldoon A. Bani-Hani, and Mashal A. Sheban. (2006). Semi-active Neuro-control for Base-isolation System Using Magnetorheological (MR) Dampers. Earthq. Eng. Struct. Dyn, 35, 1119-1144.
[25]. Bitaraf Maryam, Osman E. Ozbulut, Stefan Hurlebaus, and Luciana Barroso. (2010). Application of Semi-active Control Strategies for Seismic Protection of Buildings with MR Dampers. Engineering Structurs, 32, 3040-3047.
[26]. Madan, A. (2005).Vibration Control of Building Structures Using Self-Organizing and Self-learning Neural Networks. Jornal of Sound and Vibration. 287, 759-784.