본 논문에서는 스마트 면진장치를 효과적으로 제어하기 위하여 퍼지관리제어기를 개발하였고 그 효율성을 검토하였다. 이를 위하여 1세대 스마트 면진 벤치마크 건물을 이용하여 수치해석을 수행하였다. 대상 벤치마크 구조물은 부정형의 평면을 가지고 있는 8층 건물이고 탄성베어링과 MR 감쇠기로 이루어진 스마트 면진장치가 설치되어 있다. 본 논문에서는 다목적 유전자 알고리즘을 이용하여 원거리 지진과 근거리 지진에 대하여 각각 면진구조물을 효과적으로 제어할 수 있는 하위 퍼지제어기를 개발한다. 최적화과정에서는 구조물의 최대 및 RMS 가속도와 면진층 변위의 저감이 목적으로 사용된다. 벤지마크 건물에 지진하중이 가해지면 두 개의 하위 퍼지제어기에서는 각각 다른 명령전압이 제공되는데 이 명령전압들은 퍼지관리제어기의 추론과정에 기반하여 실시간으로 참여율이 조절되어 하나의 명령전압으로 조합된다. 수치해석을 통하여 제안된 퍼지관리제어기법을 사용함으로써 상부구조물의 응답과 면진층의 변위를 효과적으로 줄일 수 있음을 확인할 수 있다.
Recently, deep learning that is the most popular and effective class of machine learning algorithms is widely applied to various industrial areas. A number of research on various topics about structural engineering was performed by using artificial neural networks, such as structural design optimization, vibration control and system identification etc. When nonlinear semi-active structural control devices are applied to building structure, a lot of computational effort is required to predict dynamic structural responses of finite element method (FEM) model for development of control algorithm. To solve this problem, an artificial neural network model was developed in this study. Among various deep learning algorithms, a recurrent neural network (RNN) was used to make the time history response prediction model. An RNN can retain state from one iteration to the next by using its own output as input for the next step. An eleven-story building structure with semi-active tuned mass damper (TMD) was used as an example structure. The semi-active TMD was composed of magnetorheological damper. Five historical earthquakes and five artificial ground motions were used as ground excitations for training of an RNN model. Another artificial ground motion that was not used for training was used for verification of the developed RNN model. Parametric studies on various hyper-parameters including number of hidden layers, sequence length, number of LSTM cells, etc. After appropriate training iteration of the RNN model with proper hyper-parameters, the RNN model for prediction of seismic responses of the building structure with semi-active TMD was developed. The developed RNN model can effectively provide very accurate seismic responses compared to the FEM model.
사장교에 발생하는 지진에 의한 진동을 감소시키기 위해 추가적인 능동/반능동 제어장치를 부착한 LRB-기반 복합 기초격리 시스템에 대한 논문이다. 복합 기초격리 시스템은 제어장치가 다중으로 작동하기 때문에 LRB가 설치된 교량 시스템과 같은 수동형 기초격리 시스템에 비해 제어 성능이 뛰어나다. 본 논문에서는, LQG 알고리듬에 의해 제어되는 능동형 유압식 가력기와 clipped 최적제어에 의해 제어되는 반능동형 자기유변 유체 (MR) 감쇠기를 추가적인 제어장치로 고려하여 추가적인 응답 감소 효과를 검토하였다. 이를 위해, 미국토목학회의 1단계 벤치마크 사장교에 LRB를 설치한 교량을 고려하였다. 수치해석 결과를 통해, 모든 LRB-기반 복합 기초격리시스템이 구조물의 응답을 효과적으로 감소시킴을 확인하였다. 또한, MR 감쇠기를 채택한 복합 기초격리 시스템은 구조물 강성의 불확실성에 대해 강인성을 보였지만 유압식 가력기를 채택한 경우에는 강인성이 부족함을 알 수 있었다. 따라서, 반능동형 추가 제어장치를 채택한 복합 기초격리 시스템의 대형 토목구조물에 대한 적용가능성이 제어 성능 및 강인성 면에서 분명하게 검증되었다.
A novel vibration control method for vibration reduction of a spacial structure subjected to earthquake excitation was proposed in this study. Generally, spatial structures have various vibration modes involving high-order modes and their natural frequencies are closely spaced. Therefore, in order to control these modes, a spatially distributed MTMDs (Multiple TMDs) method is proposed previously. MR (Magnetorheological) damper were used to enhance the control performance of the MTMDs. Accordingly, MSTMDs (Multiple Smart TMDs) were proposed in this study. An arch structure was used as an example structure because it has primary characteristics of spatial structures and it is a comparatively simple structure. MSTMDs were applied to the example arch structure and the seismic control performance were evaluated based on the numerical simulation. Fuzzy logic control algorithm (FLC) was used to generate command voltages sent for MSTMSs and the FLC was optimized by genetic algorithm. Based on the analytical results, it has been shown that the MSTMDs effectively decreased the dynamic responses of the arch structure subjected to earthquake loads.
A smart connective control system was invented recently for coupling control of adjacent buildings. Previous studies on this topic focused on development of control algorithm for the smart connective control system and design method of control device. Usually, a smart control devices are applied to building structures after structural design. However, because structural characteristics of building structure with control devices changes, a iterative design is required for optimal design. To defeat this problem, an integrated optimal design method for a smart connective control system and connected buildings was proposed. For this purpose, an artificial seismic load was generated for control performance evaluation of the smart coupling control system. 20-story and 12-story adjacent buildings were used as example structures and an MR (magnetorheological) damper was used as a smart control device to connect adjacent two buildings. NSGA-II was used for multi-objective integrated optimization of structure-smart control device. Numerical simulation results show the integrated optimal design method proposed in this study can provide various optimal designs for smart connective control system and connected buildings presenting good control performance.
A mid-story isolation system was proposed for seismic response reduction of high-rise buildings and presented good control performance. Control performance of a mid-story isolation system was enhanced by introducing semi-active control devices into isolation systems. Seismic response reduction capacity of a semi-active mid-story isolation system mainly depends on effect of control algorithm. AI(Artificial Intelligence)-based control algorithm was developed for control of a semi-active mid-story isolation system in this study. For this research, an practical structure of Shiodome Sumitomo building in Japan which has a mid-story isolation system was used as an example structure. An MR (magnetorheological) damper was used to make a semi-active mid-story isolation system in example model. In numerical simulation, seismic response prediction model was generated by one of supervised learning model, i.e. an RNN (Recurrent Neural Network). Deep Q-network (DQN) out of reinforcement learning algorithms was employed to develop control algorithm The numerical simulation results presented that the DQN algorithm can effectively control a semi-active mid-story isolation system resulting in successful reduction of seismic responses.
The number of cable-stayed bridges has been increasing worldwide, causing issues in maintaining the structural safety and integrity of bridges. The stay cable, one of the most critical members in cable-stayed bridges, is vulnerable to wind-induced vibrations owing to its inherent low damping capacity. Thus, vibration mitigation of stay cables has been an important issue both in academia and practice. While a semi-active control scheme shows effective vibration reduction compared to a passive control scheme, real-world applications are quite limited because it requires complicated equipment, including for data acquisition, and power supply. This study aims to develop an Arduino-based integrated cable vibration control system implementing a semi-active control algorithm. The integrated control system is built on the low-cost, low-power Arduino platform, embedding a semi-active control algorithm. A MEMS accelerometer is installed in the platform to conduct a state feedback for the semi-active control. The Linear Quadratic Gaussian control is applied to estimate a cable state and obtain a control gain, and the clipped optimal algorithm is implemented to control the damping device. This study selects the magnetorheological damper as a semi-active damping device, controlled by the proposed control system. The developed integrated system is applied to a laboratory size cable with a series of experimental studies for identifying the effect of the system on cable vibration reduction. The semi-active control embedded in the integrated system is compared with free and passive mode cases and is shown to reduce the vibration of stay-cables effectively.
The frequently excessive vibrations presented in civil structures during seismic events or service conditions may result in users' discomfort, or worst, in structures failure, producing economic and even human casualties. This work contributes in proposing the synthesis of a nonlinear optimal control strategy for semiactive structural control, with the main characteristic that the synthesis considers both the structure model and the semiactive actuator nonlinear dynamics, which produces a nonlinear system that requires a nonlinear controller design. The aim is to reduce the unwanted vibrations in the response of civil structures, by means of intelligent fluid semiactive actuator such as the Magnetorheological Damper (MRD), which is a device with a low level of power consumption. The civil structures for which the proposed control methodology can be applied are those admitting a state-dependent coefficient factorized representation model, such as buildings, bridges, among others. A scaled model of a three storey building is analyzed as a case study, whose dynamical response involves displacement, velocity and acceleration of each one of the storeys, subjected to the North-South component of the September 19th., 2017, Puebla-Morelos (7.1M), Mexico earthquake. The investigation rests on comparing the structural response over time for two different conditions: with no control device installed and with one MRD installed between the first floor and the ground, where a nonlinear optimal signal for the MRD input voltage is determined. Simulation results are presented to show the effectiveness of the proposed controller for reducing the building's dynamical response.
본 논문에서는 RNN 순환 신경망 (Recurrent Neural Network) 모델을 사용하여 스마트 중간층 면진 시스템의 지진 응답 제어 성능을 수치 해석을 통하여 검토하였다. 이를 위해서 지진 하중을 받는 건물의 동적 지진 응답 예측을 위한 RNN 모델을 개발하였다. 보다 실제적인 연구를 위하여 중간층 면진 시스템이 설치된 실존하는 건물인 시오도메 스미토모 건물을 예제 구조물로 선택하였다. 스마트 중간층 면진 시스템은 기존의 납 댐퍼를 대신하여 MR (Magnetorheological) 댐퍼를 사용하여 구성하였다. 그 외 고무 베어링이나 강재 댐퍼는 그대로 사용 하였다. 수치 해석을 통하여 개발된 RNN 모델이 기존의 FEM (Finite Element Method) 모델과 비교해서 매우 정확한 응답을 예측하는 것을 확인할 수 있었다. RNN 모델을 사용하면 자유도가 많은 FEM 모델을 사용한 경우에 비하여 해석 시간을 대폭 줄일 수 있다. 개발된 RNN 모델을 사용한 수치 해석 결과 스마트 중간층 면진 시스템이 기존의 수동 중간층 면진 시스템에 비하여 구조물의 지진 응답을 대폭 저감시킬 수 있는 것을 확인할 수 있었다.
A base isolation system is widely used to reduce seismic responses of low-rise buildings. This system cannot be effectively applied to high-rise buildings because the initial stiffness of the high-rise building with the base isolation system maintains almost the same as the building without the base isolation system to set the yield shear force of the base isolation system larger than the design wind load. To solve this problem, the mid-story isolation system was proposed and applied to many buildings. The mid-story isolation system has two major objectives; first to reduce peak story drift and second to reduce peak drift of the isolation story. Usually, these two objectives are in conflict. In this study, a hybrid mid-story isolation system for a tall building is proposed. A MR (magnetorheological) damper was used to develop the hybrid mid-story isolation system. An existing building with mid-story isolation system, that is "Shiodome Sumitomo Building" a high rise building having a large atrium in the lower levels, was used for control performance evaluation of the hybrid mid-story isolation system. Fuzzy logic controller and genetic algorithm were used to develop the control algorithm for the hybrid mid-story isolation system. It can be seen from analytical results that the hybrid mid-story isolation system can provide better control performance than the ordinary mid-story isolation system and the design process developed in this study is useful for preliminary design of the hybrid mid-story isolation system for a tall building.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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