基于BP神经网络算法的结构振动模态模糊控制

王志伟(),葛楠*(),李春伟

华北理工大学建筑工程学院, 河北 唐山 063009

收稿日期:2019-09-04出版日期:2020-10-20发布日期:2020-10-19
通讯作者:葛楠E-mail:1912564765@qq.com;genanas@163.com
作者简介:王志伟(1995—),男，河北衡水人，硕士研究生，主要研究方向为工程结构抗震. E-mail:1912564765@qq.com
基金资助:国家自然科学基金资助项目(51378170)

Fuzzy control of structure vibration mode based on BP neural network algorithm

Zhiwei WANG(),Nan GE*(),Chunwei LI

College of Architecture Engineering, North China University of Science and Technology, Tangshan 063009, Hebei, China

Received:2019-09-04Online:2020-10-20Published:2020-10-19
Contact:Nan GE E-mail:1912564765@qq.com;genanas@163.com

摘要/Abstract

摘要： 为了更合理、方便地控制土木工程结构地震动力反应,提出基于反向传播(back propagation, BP)神经网络的结构振动模态模糊控制算法。以结构地震动力反应数据训练神经网络建立结构分析模型,以时域模态坐标作为被控变量,实现系统降阶,使建立模态模糊控制规则所需要的模糊推理数量处于可接受范围内,并以体系能量最小作为控制目标制定控制规则。建立结构动力反应模糊控制数值模型,根据计算地震动力反应评价所提出算法的减震效果。结果表明:经过训练的BP神经网络可以准确地预测结构的地震动力反应,并可以据此建立模糊控制规则。仅对结构第一阶振型采用模态模糊控制就能达到满意的减震效果。采用主动质量驱动(active mass driver, AMD)最优控制力幅作为各楼层控制力的论域时,模态模糊控制减震效果与其存在差距;增大控制力的论域,可以得到更好的减震效果。


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