高层建筑结构的智能半主动振动控制研究

论文摘要

结构振动半主动控制研究包括控制装置和控制策略的研究两个部分。虽然结构振动半主动控制的研究已经取得了长足进展，许多半主动控制装置也已经成功应用于实际工程之中，然而关于结构振动半主动控制策略的研究仍存在许多问题。被控结构系统的非线性、时变、时滞、强耦合、分布参数以及非确定性等复杂因素的影响，给振动控制策略的研究带来很大困难。结构振动智能半主动控制策略的研究为解决以上问题开辟了一条有效途径。在这方面进行深入研究具有重要的理论价值和工程实用价值。 本文在充分借鉴现代控制理论、智能控制理论、系统辨识技术、计算智能方法、新材料技术的基础上，结合国际上通用的第三阶段非线性Benchmark建筑结构模型，进行了较完整的高层建筑结构振动智能半主动控制系统的研究。本文的主要研究内容如下： 1．提出了一种基于人工神经网络的结构系统辨识方法，克服了传统系统辨识中出现的问题，能够真实反映结构动态特性，并通过对20层Benchmark建筑结构的辨识仿真，验证了本文所提方法的有效性和实用性。 2．提出了一种基于粒子群优化算法的结构系统参数辨识方法。针对人工神经网络模型跟踪辨识方法不能得到辨识结构的真实物理参数的问题，用粒子群中的粒子表征结构物理参数，以最大似然准则为PSO算法的适应度函数，建立了20层钢结构系统的辨识模型，得到结构的物理参数。 3．全面阐述了可用于土木建筑结构振动控制的各种智能控制算法，包括模糊逻辑控制理论、人工神经网络技术、遗传算法和粒子群优化算法等，并介绍了用作半主动作动器的智能驱动材料——磁流变液及制成的磁流变阻尼器。同时，还介绍了地震激励高层建筑非线性

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 结构振动控制的概念和分类
• 1.3 结构振动控制研究存在的问题
• 1.4 选题依据和意义
• 1.5 本文研究的主要内容
• 参考文献
• 第二章 结构智能振动控制技术和非线性 Benchmark模型
• 2.1 智能控制的特点
• 2.2 结构振动控制中的智能控制技术
• 2.3 智能材料技术
• 2.4 结构振动控制研究的公共平台——Benchmark模型
• 2.5 本章小结
• 参考文献
• 第三章 基于智能理论的结构系统辨识
• 3.1 引言
• 3.2 神经网络辨识基础
• 3.3 基于粒子群优化算法的结构系统辨识
• 3.4 本章小结
• 参考文献
• 第四章 高层建筑非线性地震反应的半主动模糊神经网络控制
• 4.1 引言
• 4.2 磁流变阻尼器的神经网络辨识模型
• 4.3 基于智能算法的高层建筑非线性地震反应的半主动控制
• 4.4 本章小结
• 参考文献
• 第五章 高层建筑半主动控制作动器的位置优化
• 5.1 引言
• 5.2 基于改进遗传算法的MR阻尼器位置优化
• 5.3 基于粒子群优化算法的MR阻尼器位置优化
• 5.4 本章小结
• 参考文献
• 第六章 基于 MR阻尼器的智能半主动控制仿真系统
• 6.1 引言
• 6.2 结构智能半主动控制仿真系统的建立
• 6.3 结构智能半主动控制的仿真结果及分析
• 6.4 本章小结
• 参考文献
• 第七章 全文工作总结与展望
• 附录 攻读博士学位期间完成的论文
• 致谢