본 논문은 헬기용 주륜 착륙장치의 기본 성능 향상 뿐 만 아니라 Fail-Safe 성능 및 소모 전력량을 개선할 목적으로, 전자석에 영구자석을 장착한 하이브리드 MR댐퍼형의 반능동제어 착륙장치를 도입하였다. 영구자석 위치에 따른 비교연구와 자기장 해석을 통해 원하는 제어력이 발생하는 MR댐퍼를 설계하였고 착륙 거동 시 내력으로 발생되는 공기력과 감쇠력의 합을 특정 값에서 일정하게 유지시키는 개념의 하중제어기법을 제어기로 적용하였다. 하이브리드 MR댐퍼를 이용한 하중제어의 착륙장치에 대하여 구성한 ADAMS 모델을 기반으로 낙하 시뮬레이션을 수행하였고 착륙특성에 대한 성능평가로 성능 개선을 확인하였다.
Long steel stay cables, which are mainly used in cable-stayed bridges, are easy to vibrate because of their low inherent damping characteristics. A lot of methods for vibration reduction of stay cables have been developed, and several techniques of them have been implemented to real structures, though each has its limitations. Recently, it was reported that smart (i.e. semi-active) dampers can potentially achieve performance levels nearly the same as comparable active devices with few of the detractions. Some numerical and experimental studies on the application of smart damping systems employing an MR fluid damper, which is one of the most promising smart dampers, to a stay cable were carried out; however, most of the previous studies considered only one specific control algorithm in which they are interested. In this study, the performance verification of MR fluid damper-based smart damping systems for mitigating vibration of stay cables by considering the four commonly used semi-active control algorithms, such as the control algorithm based on Lyapunov stability theory, the maximum energy dissipation algorithm, the modulated homogeneous friction algorithm and the clipped-optimal control algorithm, is systematically carried out to find the most appropriate control strategy for the cable-damper system.
This paper is concerned with an experimental research to control of random vibration caused by external loads specially in cable-stayed bridges which tend to be structurally flexible. For the vibration control, we produced a model structure modelled on Seohae Grand Bridge, and we designed a shear type MR damper. On the center of its middle span, we placed a shear type MR damper which was to control its vibration and also acquire its structural responses such as displacement and acceleration at the same site. The experiments concerning controlling vibration were performed according to a variety of theories including un-control, passive on/off control, and clipped-optimal control. Its control performance was evaluated in terms of the absolute maximum displacements, RMS displacements, the absolute maximum accelerations, RMS accelerations, and the total power required to control the bridge which differ from each different experiment method. Among all the methods applied in this paper, clipped-optimal control method turned out to be the most effective to reduces of displacements, accelerations, and external power. Finally, It is proven that the clipped-optimal control method was effective and useful in the vibration control employing a semi-active devices such MR damper.
A conventional passive TMD is only effective when it is tuned properly. In many practical applications, inevitable off-tuning of a TMD occurs because the mass in a building floor could change by moving furnishings, people gathering, etc. When TMDs are off tuned, TMDs their effectiveness is sharply reduced. This paper discusses the application of MR-TMD, semi-active damper, for the reduction of floor vibrations due to machine and human movements. Here, the groundhook and skyhook algorithm are applied to a single degree of freedom system representative of building floors. And displacement and velocity base control method are applied to reduce t100r vibration. The performance of the STMD is compared to that of the equivalent passive TMD. Comparison of the results demonstrates the efficiency and robustness of STMD with respect to equivalent TMD.
Control performance of a smart tuned mass damper (TMD) mainly depends on control algorithms. A lot of control strategies have been proposed for semi-active control devices. Recently, machine learning begins to be applied to development of vibration control algorithm. In this study, a reinforcement learning among machine learning techniques was employed to develop a semi-active control algorithm for a smart TMD. The smart TMD was composed of magnetorheological damper in this study. For this purpose, an 11-story building structure with a smart TMD was selected to construct a reinforcement learning environment. A time history analysis of the example structure subject to earthquake excitation was conducted in the reinforcement learning procedure. Deep Q-network (DQN) among various reinforcement learning algorithms was used to make a learning agent. The command voltage sent to the MR damper is determined by the action produced by the DQN. Parametric studies on hyper-parameters of DQN were performed by numerical simulations. After appropriate training iteration of the DQN model with proper hyper-parameters, the DQN model for control of seismic responses of the example structure with smart TMD was developed. The developed DQN model can effectively control smart TMD to reduce seismic responses of the example structure.
The dynamic range of MR damper is the most important characteristics for the usage of semi-active control system. The damping force can be increased by simply decresing the orifice gap in the traditional oil damper, but it deteriorate the dynamic range in MR damper. In this paper, the multi-stage electro-magnetic core is suggested to maintain the performance of MR damper with a large damping force. The MR damper with 3 stage core is designed and manufactured for testing and analysis.
인접건물 사이에 감쇠기 형태의 에너지 소산장치를 설치하고 연결함으로써, 지진 응답을 줄이고 내진 성능을 향상시킬 수 있는 방법에 대하여 연구를 수행하였다. 서로 인접한 건물 간의 진동제어를 위하여 준능동 MR 감쇠기를 이용하는 퍼지 제어기법을 제시하고, MR 감쇠기의 감쇠력 조절을 시간에 따라 제어할 수 있도록 제시한 방법으로 제어기를 설계하였다. 제시한 방법의 타당성을 검증하기 위하여 수치모사를 수행하였으며, 다양한 역사지진의 지진응답 해석을 통해서 비제어시, 수동제어 및 준능동 퍼지제어 등에 대한 최대응답을 비교 분석하였다. 수치모사 결과 제시한 방법은, 다양한 주파수 성분을 가진 여러 가지 지진에 대해 매우 효과적인 제진 성능을 보이는 것으로 나타났다.
This paper proposes a GA-based optimal fuzzy control technique for the vibration control of earthquakeexcited adjacent structures interconnected with semi-active magneto-rheological(MR) dampers. Rule-based fuzzy logic controllers are designed first by implementing heuristic knowledge and the genetic algorithm(GA) is then introduced to optimally tune the fuzzy controllers for enhancing the seismic performance of semi-active control system. For practical implementation, the fuzzy controller simply uses locally measured responses of the dampers involved and directly returns the input voltage to the magneto-rheological dampers in real time through the fuzzy inference mechanism. The local measurement based fuzzy controller provides optimal damping force in a decentralized manner so that it does not require a primary central controller unlike the conventional semi-active control techniques. As a result, it can avoid the unbridgeable discrepancy between the desired control force and the actual damper force that may occur in the conventional control approaches. The validity and effectiveness of the proposed control method are shown numerically on two 20-story earthquake-excited buildings interconnected with MR dampers.
This study shows the design process of a MR damper for semi-active suspension systems. Damping force characteristics of the designed damper was predicted through the flow analysis and magnetic analysis. The predicted results were compared with the experimental results and the initial design specification was modified according to the results.
본 연구에서는 MR Damper의 제어력을 결정하는 다양한 요인들 중, 유로폭(Gap Size)을 다르게 선정하여 그에 따른 제어력의 변화를 확인하였다. 이를 위해 Gap Size 1.0mm, 1.5mm인 MR Damper 두 대를 제작하고 인가전류와 가진조건을 정하였으며 그에 따른 동하중 실험을 수행하였다. 실험결과 최소제어력은 Gap Size 1.0mm 조건이 Gap Size 1.5mm 조건보다 3.2배 높았으며 최대제어력은 Gap Size 1.0mm 조건이 Gap Size 1.5mm 조건보다 2.3배 높았다. 또한, 인가전류에 따른 제어력의 증가폭은 Gap Size 1.0mm일 때 34N, Gap Size 1.5mm일 때 12.7N으로 나타났다. Gap Size가 커질수록 전체 제어력과 인가전류에 따른 제어력의 증가는 감소하였다. 두 개의 MR Damper의 동적범위를 확인해 본 결과 Gap Size 1.0mm일 때 평균 2.3, Gap Size 1.5mm일 때 평균 2.8인 것을 볼 때 두 MR Damper의 준능동제어장치로써 사용가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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