• 한국공간구조학회논문집
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• 제11권2호
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• pp.101-110
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• 2011

현재 건축 및 토목 구조물의 진동제어에 있어서 준능동제어에 대한 연구가 많이 수행되고 있으며 준능동제어 시스템은 수동제어와 능동제어의 장점을 가지고 있다. 최근 적은 전기 에너지로 제어가 가능한 MR 감쇠기가 개발되어 준능동제어 분야에 적용되고 있으며 이러한 MR 감쇠기를 스마트 감쇠기라 불리고 있다. 본 논문에서는 실시간으로 제어가 가능한 MR 감쇠기를 인접한 두 건축물 사이에 설치하여 제어성능을 알아보고자 한다. 또한, groundhook과 skyhook 제어 알고리즘을 결합한 복합제어 모델을 인접한 건축물의 진동제어에 적용하여 복합제어 모델의 제어성능을 알아보고자 한다. 복합제어 모델을 적용하여 인접한 두 건축물의 진동제어 성능을 분석한 결과, 복합제어 모델이 인접한 두 건축물의 진동제어에 매우 효과적인 것을 알 수 있었다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제24권1호
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• pp.91-99
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• 2012

최근 인접 건축물의 진동제어와 관련된 연구가 몇몇 연구자에 의하여 수행되고 있으며 그리고 구조물의 지진동 제어를 위하여 준능동 감쇠기의 일종인 MR 감쇠기가 적용되고 있다. 본 논문에서는 MR 감쇠기의 위치에 따른 인접 건축물의 지진동 제어성능을 분석하여 MR 감쇠기의 설치에 대한 최적의 위치를 선정하고자 한다. 본 연구를 위하여 인접한 20층과 15층 건축물을 예제 구조물로 사용하였으며 이 예제 구조물은 서로 다른 고유진동수를 갖게 하였으며 예제 구조물의 지진동 제어를 위하여 Groundhook 제어기법을 적용하였다. 예제 구조물의 수치해석에 의한 지진응답 분석결과, 변위응답 제어를 위하여 인접 건축물의 최상층에 MR 감쇠기를 설치하는 것이 제어성능에 있어서 우수하며 가속도응답을 제어하기 위해서는 인접 건축물의 중간층에 MR 감쇠기를 설치하는 것이 우수한 제어성능을 보이고 있다. MR 감쇠기를 중간층에 설치할 경우에, 변위응답과 가속도응답을 동시에 제어가 가능하다. 따라서 건축물의 제어 목표에 따라서 MR 감쇠기 설치위치를 적절하게 선정해야 할 것이다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제21권2호
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• pp.41-48
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• 2021

A smart tuned mass damper (TMD) is widely studied for seismic response reduction of various structures. Control algorithm is the most important factor for control performance of a smart TMD. This study used a Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) among reinforcement learning techniques to develop a control algorithm for a smart TMD. A magnetorheological (MR) damper was used to make the smart TMD. A single mass model with the smart TMD was employed to make a reinforcement learning environment. Time history analysis simulations of the example structure subject to artificial seismic load were performed in the reinforcement learning process. Critic of policy network and actor of value network for DDPG agent were constructed. The action of DDPG agent was selected as the command voltage sent to the MR damper. Reward for the DDPG action was calculated by using displacement and velocity responses of the main mass. Groundhook control algorithm was used as a comparative control algorithm. After 10,000 episode training of the DDPG agent model with proper hyper-parameters, the semi-active control algorithm for control of seismic responses of the example structure with the smart TMD was developed. The simulation results presented that the developed DDPG model can provide effective control algorithms for smart TMD for reduction of seismic responses.