The purpose of this paper is to identify through experiments the finite element (FE) model of a building structure using a magnetorheological (MR) fluid damper. The FE model based system identification (FEBSI) technique evaluates the control performance of an MR damper that has nonlinear characteristics as equivalent linear properties such as mass, stiffness, and damping. The Bingham and Bouc-Wen models were used for modeling the MR damper and the equivalent damping increased by the MR damper was predicted by applying an equivalent linearization technique. Experimental results indicate that the predicted equivalent damping matches well with the experimentally obtained damping.
This paper examines the ASCE first generation benchmark problem for a seismically excited cable-stayed bridge, and proposes a new semi-active control strategy focusing on inclusion of effects of control- structure interaction. In this study, magnetorheological (MR) fluid dampers, which belong to the class of controllable fluid dampers, are proposed as the supplemental damping devices, and a clipped-optimal control algorithm, shown to perform well in previous studies involving MR fluid dampers, is employed. The dynamic model for MR fluid dampers is considered as a modified Bouc-Wen model, which is obtained from data based on experimental results for large-scale dampers. Numerical results show that the performance of the proposed semi-active control strategy using MR fluid dampers is quite effective.
Mo, Ye;Wang, Zuo-Cai;Chen, Genda;Ding, Ya-Jie;Ge, Bi
Smart Structures and Systems
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제29권5호
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pp.729-746
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2022
In this paper, a nonlinear structural model updating methodology based on the Deep Belief Network (DBN) is proposed. Firstly, the instantaneous parameters of the vibration responses are obtained by the discrete analytical mode decomposition (DAMD) method and the Hilbert transform (HT). The instantaneous parameters are regarded as the independent variables, and the nonlinear model parameters are considered as the dependent variables. Then the DBN is utilized for approximating the nonlinear mapping relationship between them. At last, the instantaneous parameters of the measured vibration responses are fed into the well-trained DBN. Owing to the strong learning and generalization abilities of the DBN, the updated nonlinear model parameters can be directly estimated. Two nonlinear shear-type structure models under two types of excitation and various noise levels are adopted as numerical simulations to validate the effectiveness of the proposed approach. The nonlinear properties of the structure model are simulated via the hysteretic parameters of a Bouc-Wen model and a Giuffré-Menegotto-Pinto model, respectively. Besides, the proposed approach is verified by a three-story shear-type frame with a piezoelectric friction damper (PFD). Simulated and experimental results suggest that the nonlinear model updating approach has high computational efficiency and precision.
Recently, the adaptive nonlinear static analysis method has been widely used in the field of performance based earthquake engineering. However, the proposed methods are almost deterministic and cannot directly consider the seismic record uncertainties. In the current study an innovative Stochastic Adaptive Pushover Analysis, called "SAPA", based on equivalent hysteresis system responses is developed to consider the earthquake record to record uncertainties. The methodology offers a direct stochastic analysis which estimates the seismic demands of the structure in a probabilistic manner. In this procedure by using a stochastic linearization technique in each step, the equivalent hysteresis system is analyzed and the probabilistic characteristics of the result are obtained by which the lateral force pattern is extracted and the actual structure is pushed. To compare the results, three different types of analysis have been considered; conventional pushover methods, incremental dynamic analysis, IDA, and the SAPA method. The result shows an admirable accuracy in predicting the structure responses.
This study presents the performance evaluation of a tuned mass damper (TMD) for controlling seismic responses of the nonlinear hysteretic structure represented by a Bouc-Wen model, considering that the general reinforce concrete building structures subject to earthquake load show nonlinear hysteretic behavior. Numerical analysis result indicates that the performance of a passive TMD of which design parameters are optimized for a elastic structure deteriorates when the hysteretic portion of the structural responses increases, while a semi-actively operated TMD shows about 15-40% more response reduction than the TMD.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제12권4호
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pp.331-345
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2011
In this paper, a visco-hysteretic vibration absorber (VA) is proposed to increase the flutter speed of an airfoil and enhance damping in the pre- and post-flutter regimes. The passive system consists of a parallel arrangement of a dashpot and a rateindependent hysteretic element, represented by the Bouc-Wen differential model. The equations of motion are obtained and various tools of linear and nonlinear dynamics are employed to study the effects of the visco-hysteretic VA in the pre- and postflutter ranges.
MR 유체 감쇠기는 구조물의 진동을 감소시키기 위한 가장 유망하고 새로운 제진 (制振) 장치 중 하나이다. 이 장치는 기계적인 단순성, 높은 동적 범위, 적은 전력 요구량, 커다란 감쇠 능력, 강인성 등의 장점을 가지고 있기 때문에, 토목 구조 시스템의 내진(耐震) 및 내풍(耐風) 성능을 향상시키는데 매우 유용하다. 많은 연구자들이 MR 유체 감쇠기의 유사-정적 모델을 연구했지만 그 모델이 감쇠기의 설계를 위해서는 유용하다고 하더라도, 동적 하중에 대한 감쇠기의 거동을 모사하는 데는 충분하지 않다. 논문에서는 대용량 20톤 MR 유체 감쇠기의 동적하중에 대한 응답 해석 결과를 이용하여, Bouc-Wen 모델을 기반으로 하는 새로운 역학적 모델을 제안하였다. 이 모델은 MR 유체의 stiction현상과 관성 및 shear thinning 효과를 잘 묘사한다. 또한, 제안된 MR 유체 감쇠기의 동적 모델이 실험 결과와 매우 잘 일치함을 보였다.
Piezoelectric (PZT) actuators have been widely used in precision positioning fields for their excellent displacement resolution. However, due to the inherent characteristics of piezoelectric actuators, hysteresis has been proven to greatly reduce positioning performance. In this paper, five mathematical hysteretic models based on activation function are proposed to characterize the nonlinear hysteresis characteristics of piezoelectric actuators. Then the performance of the proposed models is verified by particle swarm optimization (PSO) algorithm and the experiment data. Thirdly, the fitting performance of the proposed models is compared with the classical Bouc-Wen model. Finally, the performance of the five proposed models in modelling hysteresis nonlinearity of piezoelectric drivers is compared, in terms of RMSE, MAPE, SAPE and operation efficiency, and relevant suggestions are given.
This study presents a novel approach based on advancements in Evolutionary Computation for data-driven modeling of complex multi-dimensional memory-dependent systems. The investigated example is a benchmark coupled three-dimensional system that incorporates 6 Bouc-Wen elements, and is subjected to external excitations at three points. The proposed technique of this research adapts Genetic Programming for discovering the optimum structure of the differential equation of an auxiliary variable associated with every specific degree-of-freedom of this system that integrates the imposed effect of vibrations at all other degrees-of-freedom. After the termination of the first phase of the optimization process, a system of differential equations is formed that represent the multi-dimensional hysteretic system. Then, the parameters of this system of differential equations are optimized in the second phase using Genetic Algorithms to yield accurate response estimates globally, because the separately obtained differential equations are coupled essentially, and their true performance can be assessed only when the entire system of coupled differential equations is solved. The resultant model after the second phase of optimization is a low-order low-complexity surrogate computational model that represents the investigated three-dimensional memory-dependent system. Hence, this research presents a promising data-driven modeling technique for obtaining optimized representative models for multi-dimensional hysteretic systems that yield reasonably accurate results, and can be generalized to many problems, in various fields, ranging from engineering to economics as well as biology.
A new method is proposed for random vibration anaylsis of hysteretic systems subjected to non-stationary random excitations. With the Bouc-Wen model, motion equations of hysteretic systems are first transformed into quasi-linear equations by applying the concept of equivalent excitations and decoupling of the real and hysteretic displacements, and the derived equation system can be solved by either the precise time integration or the Newmark-${\beta}$ integration method. Combining the numerical solution of the auxiliary differential equation for hysteretic displacements, an explicit iteration algorithm is then developed for the dynamic response analysis of hysteretic systems. Because the computational cost for a large number of deterministic analyses of hysteretic systems can be significantly reduced, Monte-Carlo simulation using the explicit iteration algorithm is now viable, and statistical characteristics of the non-stationary random responses of a hysteretic system can be obtained. Numerical examples are presented to show the accuracy and efficiency of the present approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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