| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,416 |
| تعداد مقالات | 17,490 |
| تعداد مشاهده مقاله | 56,485,005 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 18,742,404 |
اثر پارامترهای الگوریتم پیشبین مدل در کنترل ارتعاشات سازهها با میراگر MR | ||
| نشریه مهندسی عمران و محیط زیست | ||
| مقاله 3، دوره 55، شماره 119، شهریور 1404، صفحه 29-41 اصل مقاله (2.16 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله کامل پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/ceej.2025.64029.2387 | ||
| نویسندگان | ||
| مرتضی قربانی عوری؛ امین قلی زاد* ؛ مونا شعاعی پرچین | ||
| گروه عمران، دانشکده فنی مهندسی، دانشگاه محقق اردبیلی | ||
| چکیده | ||
| کنترل ارتعاشات سازه با استفاده از میراگر سیال مغناطیسی ((MR) Magnetorheological Damper) از جمله راهکارهای مؤثر در مستهلک کردن نیروهای دینامیکی ناشی از زلزله میباشد. عملکرد این ابزار در استهلاک انرژی مبتنی بر اعمال لحظهای ولتاژ به میراگر است که در نتیجه نیروی کنترلی مورد نیاز در فرآیند کنترل نیز تأمین میگردد. برای بهدست آوردن میزان ولتاژ اعمالی به MR جهت تولید نیروی کنترلی انتخاب یک الگوریتم کنترل مناسب ضروری میباشد. در میان الگوریتمهای رایج، کنترل پیشبین مدل (MPC) از مزایایی همچون سرعت و کارآیی محاسباتی، قابلیت اجرای برخط در زمان واقعی، جبران ذاتی تأخیر زمانی و ارضای قیود برخوردار است. این الگوریتم دارای پارامترهایی همچون مسیر مرجع، افق پیشبین (NP) و افق کنترل (Nc) میباشد که میتواند بر دقت و کارآیی الگوریتم MPC تأثیرگذار باشد. هدف این پژوهش مطالعه اثر همزمان پارامترهای NP و Nc در کارآیی کنترلر MPC برای سازه مجهز به میراگر MR است. سازههای مورد مطالعه در این تحقیق دو قاب برشی سه و پنج طبقه مجهز به میراگر MR میباشد که تحت تحریک زلزله قرار گرفتهاند. در فرآیند کنترل جهت بررسی اثر پارامترها، ابتدا ماتریسهای وزنی حالتها و نیروی کنترلی تنظیم شده و سپس اثر توأم NP و Nc مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج شبیهسازیها نشان میدهد انتخاب مقدار 10 (10× DOF) ≃ NP و (10× DOF)≃ Nc عملکرد مطلوبتری از حیث دستیابی به اهداف کنترل داشته و انتخاب مقادیر بالاتر تنها باعث افزایش حجم محاسبات و زمان احرای الگوریتم MPC میشود. | ||
| کلیدواژهها | ||
| پیشبین؛ افق کنترل؛ الگوریتم پیشبین مدل؛ کنترل ارتعاشات سازه؛ میراگر سیال مغناطیسی | ||
| مراجع | ||
|
Aguilar-Álvarez P, Valencia-Palomo G, Enríquez-Zárate J, Morales-Valdez J, Hernández-González O, “Vibration control using a positive position feedback-based predictive controller applied to a one-bay three-story scaled shear frame”, Journal of Vibration Engineering & Technologies, 2023, 11 (3), 873-885. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s42417-022-00613-w Bagherkhani A, Baghlani A, “Structure-MR damper reliability analysis using weighted uniform simulation method in Structures”, 2020, Elsevier. https://doi.org/10.1016/j.istruc.2020.04.013 Chen Y, Zhang S, Peng H, Chen B, Zhang H, “A novel fast model predictive control for large-scale structures. Journal of Vibration and Control, 2017, 23 (13), 2190-2205. https://doi.org/10.1177/1077546315610033 Drgoňa J, Arroyo J, Figueroa IC, Blum D, Arendt K, Kim D, Ollé EP, Oravec J, Wetter M, Vrabie DL, Helsen L, “All you need to know about model predictive control for buildings”, Annual Reviews in Control, 2020, 50, 190-232. https://doi.org/10.1016/j.arcontrol.2020.09.001 Enríquez‐Zárate J, Valencia‐Palomo G, López‐Estrada FR, Silva‐Navarro G, Hoyo‐Montaño JA, “Efficient predictive vibration control of a building‐like structure”, Asian Journal of Control, 2020, 22 (4), 1411-1421. https://doi.org/10.1002/asjc.2015 Franklin GF, Powell JD, Workman ML, Digital control of dynamic systems, Menlo Park: Addison-wesley, 1998, 3. Gordaninejad F, Wang X, Hitchcock G, Bangrakulur K, Ruan S, Siino MJ, “Modular high-force seismic magneto-rheological fluid damper”, Journal of Structural Engineering, 2010, 136 (2), 135-143. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9445(2010)136:2(135) Gutiérrez-Urquídez RC, Valencia-Palomo G, Rodríguez-Elías OM, López-Estrada FR, Orrante-Sakanassi JA, On the Selection of Tuning Parameters in Predictive Controllers Based on NSGA-II. In: Numerical and Evolutionary Optimization. Cham: Springer International Publishing, 2017, 138-157. https://doi.org/10.1007/978-3-319-96104-0_7 Giraldo SA, Melo PA, Secchi AR, Tuning of model predictive controllers based on hybrid optimization. Processes, 2022, 10 (2), 351. https://doi.org/10.3390/pr10020351 Holkar KS, Waghmare LM, “An overview of model predictive control”, International Journal of Control and Automation, 2010, 3 (4), 47-63. Jung HJ, Spencer Jr BF, Ni YQ, Lee IW, “State-of-the-art of semiactive control systems using MR fluid dampers in civil engineering applications”, Structural Engineering and Mechanics, 2004, 17 (3-4), 493-526. https://doi.org/10.12989/sem.2004.17.3_4.493 Jung HJ, Spencer Jr BF, Lee IW, “Control of seismically excited cable-stayed bridge employing magnetorheological fluid dampers”, Journal of Structural Engineering, 2003, 129 (7) 873-883. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9445(2003)129:7(873) Koutsoloukas L, Nikitas N, Aristidou P, “Robust structural control of a real high‐rise tower equipped with a hybrid mass damper”, The Structural Design of Tall and Special Buildings, 2022, 31 (12), e1941. https://doi.org/10.1002/tal.1941 Koutsoloukas L, Nikitas N, Aristidou P, Meinhardt C, “Control law and actuator capacity effect on the dynamic performance of a hybrid mass damper; the case of rottweil tower”, 2020. 10.47964/1120.9115.19241 Lana C, Rotea M, “Desensitized model predictive control applied to a structural benchmark problem”, IFAC Proceedings Volumes, 2008, 41 (2), 13188-13193. https://doi.org/10.3182/20080706-5-KR-1001.02234 Lenggana BW, Ubaidillah U, Imaduddin F, Widyarso W, Purnomo ED, Utami D, Mazlan SA, “Performance prediction of a novel modular magnetorheological damper for seismic building”, Journal of Advanced Research in Fluid Mechanics and Thermal Sciences, 2019, 58 (2), 275-286. Mei G, Kareem A, Kantor JC, “Model predictive control of structures under earthquakes using acceleration feedback”, Journal of Engineering Mechanics, 2002, 128 (5), 574-585. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9399(2002)128:5(574) Mei G, Kareem A, Kantor JC, “Real‐time model predictive control of structures under earthquakes”, Earthquake Engineering and Structural Dynamics, 2001, 30 (7), 995-1019. https://doi.org/10.1002/eqe.49 Mei G, Kareem A, Kantor JC, “Model predictive control of wind-excited building: Benchmark study”, Journal of Engineering Mechanics, 2004, 130 (4), 459-465. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9399(2004)130:4(459) Oliveira FS, Morais P, Suleman A, “Predictive control for earthquake response mitigation of buildings using semiactive fluid dampers”, Shock and Vibration, 2014, 2014, 1-14. https://doi.org/10.1155/2014/670683 Peng H, Li F, Zhang S, Chen B, “A novel fast model predictive control with actuator saturation for large-scale structures”, Computers & Structures, 2017, 187, 35-49. https://doi.org/10.1016/j.compstruc.2017.03.014 Roësset JM, Yao JT, “State of the art of structural engineering”, Journal of Structural Engineering, 2002, 128 (8), 965-975. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9445(2002)128:8(965) Rabinow J, “The magnetic fluid clutch”, Electrical Engineering, 1948, 67 (12), 1167-1167. 10.1109/EE.1948.6444497 Rad AB, Nouri M, Katebi J, Ghasemi SA, “A developed model predictive control scheme for vibration attenuation of building structures”, Smart Structures and Systems, 2021, 27 (4), 691-703. https://doi.org/10.12989/sss.2021.27.4.691 Spencer Jr B, Dyke SJ, Sain MK, Carlson J, “Phenomenological model for magnetorheological dampers”, Journal of Engineering Mechanics, 1997, 123 (3), 230-238. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9399(1997)123:3(230) Symans MD, Constantinou MC, “Semi-active control systems for seismic protection of structures: a state-of-the-art review”, Engineering structures, 1999, 21 (6), 469-487. https://doi.org/10.1016/S0141-0296(97)00225-3 Xu LH, Li ZX, “Model predictive control strategies for protection of structures during earthquakes”, Structural Engineering and Mechanics: An International Journal, 2011, 40 (2), 233-243. https://doi.org/10.12989/sem.2011.40.2.233 Yang CS, Chung LL, Wu LY, Chung NH, “Modified predictive control of structures with direct output feedback”, Structural Control and Health Monitoring, 2011, 18 (8), 922-940. https://doi.org/10.1002/stc.411 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 506 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 152 |
||