【摘 要】
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针对地震作用下高层建筑振动神经网络控制问题,将神经网络理论与分散控制理论相结合,提出分散神经网络振动控制方案,并应用于高层结构地震反应振动控制中。利用多层前馈神经
【基金项目】
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国家自然科学基金(51408178)资助项目
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针对地震作用下高层建筑振动神经网络控制问题,将神经网络理论与分散控制理论相结合,提出分散神经网络振动控制方案,并应用于高层结构地震反应振动控制中。利用多层前馈神经网络建立结构模型,预测结构的振动响应。基于NARMA-L2的神经自校正控制系统设计BP神经网络控制器,研究分散神经网络振动控制效果,并与神经网络集中控制进行比较。对某20层Benchmark结构模型进行数值模拟分析,结果表明,本文提出的分散神经网络振动控制方法简化了神经网络的结构,可有效控制结构振动和消除时滞;同时,相对于集中控制的单一失效,本文方法的可靠性更强且可以保证振动控制系统的实时响应。
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