A new intelligent adaptive control scheme was proposed that combines observer disturbance-based adaptive control and fuzzy adaptive control for a composite structure with a mass-adjustable damper. The most important advantage is that the control structures do not need to know the uncertainty limits and the interference effect is eliminated. Three adjustable parameters in LMI are used to control the gain of the 2D fuzzy control. Binary performance indices with weighted matrices are constructed to separately evaluate validation and training performance using the revalidation learning function. Determining the appropriate weight matrix balances control and learning efficiency and prevents large gains in control. It is proved that the stability of the control system can be ensured by a linear matrix theory of equality based on Lyapunov's theory. Simulation results show that the multilevel simulation approach combines accuracy with high computational efficiency. The M-TMD system, by slightly reducing critical joint load amplitudes, can significantly improve the overall response of an uncontrolled structure.
The construction of an experimental nonlinear structural model with little cost and unlimited repeatability for vibration control study represents a challenging task, especially for material nonlinearity. This paper reports the design, analysis and vibration control of a nonlinear structural experiment platform with adjustable hinges. In our approach, magnetorheological rotary brakes are substituted for the joints of a frame structure to simulate the nonlinear material behaviors of plastic hinges. For vibration control, a separate magnetorheological damper was employed to provide semi-active damping force to the nonlinear structure. A dynamic neural network was designed as a state observer to enable the feedback based semi-active vibration control. Based on the dynamic neural network observer, an adaptive fuzzy sliding mode based output control was developed for the magnetorheological damper to suppress the vibrations of the structure. The performance of the intelligent control algorithm was studied by subjecting the structure to shake table experiments. Experimental results show that the magnetorheological rotary brake can simulate the nonlinearity of the structural model with good repeatability. Moreover, different nonlinear behaviors can be achieved by controlling the input voltage of magnetorheological rotary damper. Different levels of nonlinearity in the vibration response of the structure can be achieved with the above adaptive fuzzy sliding mode control algorithm using a dynamic neural network observer.
Mansouri, I.;Safa, M.;Ibrahim, Z.;Kisi, O.;Tahir, M.M.;Baharom, S.;Azimi, M.
Structural Engineering and Mechanics
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제60권3호
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pp.471-488
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2016
This study predicts the strength of rotary brace damper by analyzing a new set of probabilistic models using the usual method of multiple linear regressions (MLR) and advanced machine-learning methods of multivariate adaptive regression splines (MARS), Rotary brace damper can be easily assembled with high energy-dissipation capability. To investigate the behavior of this damper in structures, a steel frame is modeled with this device subjected to monotonic and cyclic loading. Several response parameters are considered, and the performance of damper in reducing each response is evaluated. MLR and MARS methods were used to predict the strength of this damper. Displacement was determined to be the most effective parameter of damper strength, whereas the thickness did not exhibit any effect. Adding thickness parameter as inputs to MARS and MLR models did not increase the accuracies of the models in predicting the strength of this damper. The MARS model with a root mean square error (RMSE) of 0.127 and mean absolute error (MAE) of 0.090 performed better than the MLR model with an RMSE of 0.221 and MAE of 0.181.
This paper presents control performances of a seat suspension system equipped with magnetorheological (MR) dampers using a new adaptive fuzzy sliding mode controller (FSMC). Adaptive fuzzy controller is formulated by considering the acceleration of the seat. It has been demonstrated that the proposed seat suspension system realized by the adaptive fuzzy sliding mode controller can provide effective performances such as reduced vibration.
Theoretical analysis is performed on a multi-mode energy harvester design with focus on the first two vibration modes. Based on the analysis, a modification is proposed for designing a novel adaptive multi-mode energy harvester. The device comprises a simply supported beam with distributed mass and piezoelectric elements, and an adaptive damper that provides a 180 degree phase shift for the motions of two supports only at the second vibration mode. Theoretical analysis and numerical simulations show that the new design can efficiently scavenge energy at the first two vibration modes. The energy harvesting capability of the multi-mode energy harvester is also compared with that of a cantilever-based energy harvester for single-mode vibration. The results show that the energy harvesting capacity is affected by the damping ratios of different designs. For fixed damping ratio and design dimensions, the multi-mode design has higher energy harvesting capacity than the cantilever-based design.
Chen, Genda;Garrett, Gabriel T.;Chen, Chaoqiang;Cheng, Franklin Y.
Structural Engineering and Mechanics
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제17권3_4호
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pp.539-556
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2004
In this paper, the design, fabrication and characterization of a piezoelectric friction damper are presented. It was sized with the proposed practical procedure to minimize the story drift and floor acceleration of an existing 1/4-scale, three-story frame structure under both near-fault and far-field earthquakes. The design operation friction force in kip was numerically determined to range from 2.2 to 3.3 times the value of the peak ground acceleration in g (gravitational acceleration). Experimental results indicated that the load-displacement loop of the damper is nearly rectangular in shape and independent of the excitation frequency. The coefficient of friction of the damper is approximately 0.85 when the clamping force on the damper is above 400 lbs. It was found that the friction force variation of the damper generated by piezoelectric actuators with 1000 Volts is approximately 90% of the expected value. The properties of the damper are insensitive to its ambient temperature and remain almost the same after being tested for more than 12,000 cycles.
In this paper, ANFIS intelligence control of a semi-active suspension system is investigated. The strength of the ER damper is controlled by a high voltage power supply. This paper deals with a two-degree-of-freedom suspension using the damper with ERF for a quarter vehicle system. The control law for semi-active suspensions modeled in this study is developed using passive and ANFlS control method. Computer simulation results show that the semi-active suspension with ERF damper has good performances of ride quality
Modeling of magnetorheological (MR) dampers for cable vibration control to facilitate the design of even more effective and economical systems is still a challenging task. In this study, a parameter-adaptive three-element model is first established for a full-scale MR damper based on laboratory tests. The parameters of the model are represented by a set of empirical formulae in terms of displacement amplitude, voltage input, and excitation frequency. The model is then incorporated into the governing equation of cable-damper system for investigation of open-loop vibration control of stay cables in a cable-stayed bridge. The concept of optimal voltage/current input achieving the maximum damping for the system is put forward and verified. Multi-mode suboptimal and Single-mode optimal open-loop control method is then developed. Important conclusions are drawn on application issues and unique characteristics of open-loop cable vibration control using MR dampers.
In this study, we propose a new control system that effectively utilizes the interaction effect of control force through the connection of stiffness member for seismic performance enhancement of two adjacent structures equipped with active tuned mass damper (ATMD). The efficiency of the proposed control system is verified by comparing with the existing independent control system through the numerical simulations of the 10th- and 12th-story buildings. From the numerical results, it is confirmed that the proposed method can show similar or better control performance even with more economical control capacity than the existing independent control system. Another advantage is that the existing system does not exhibit the adaptive control performance in emergency of failure of one control device, whereas the proposed system can achieve successful adaptive control performance by economically and efficiently utilizing the interacting control effect through the connection member.
This paper proposes an efficient system identification method for modeling nonlinear behavior of civil structures. This method is developed by integrating three different methodologies: principal component analysis (PCA), artificial neural networks, and fuzzy logic theory, hence named PANFIS (PCA-based adaptive neuro-fuzzy inference system). To evaluate this model, a 3-story building equipped with a magnetorheological (MR) damper subjected to a variety of earthquakes is investigated. To train the input-output function of the PANFIS model, an artificial earthquake is generated that contains a variety of characteristics of recorded earthquakes. The trained model is also validated using the1940 El-Centro, Kobe, Northridge, and Hachinohe earthquakes. The adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) is used as a baseline. It is demonstrated from the training and validation processes that the proposed PANFIS model is effective in modeling complex behavior of the smart building. It is also shown that the proposed PANFIS produces similar performance with the benchmark ANFIS model with significant reduction of computational loads.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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