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Probabilistic Neural Network for Vibration Control of Structures
구조물의 능동제어를 위한 확률신경망 이론 원문보기

한국지진공학회 2006년도 학술발표회 논문집 제10권, 2006 Mar. 17, 2006년, pp.382 - 389  

Kim, Doo-Kie (University of California) ,  Chang, Seong-Kyu ,  Kim, Dong-Hyawn ,  Lee, Jong-Jae

초록
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구조 재료와 시공기술의 발달로 구조물은 높고 길게 설계할 수 있게 되었으나, 그에 따른 진동 문제와 사용성에 관한 문제가 발생하였고 구조물의 과다한 변위는 구조물에 심각한 손상을 발생 시켰다. 이러한 구조물의 진동 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 확률신경망이론을 사용한 구조물의 능동제어방법을 제안하였다. 구조물의 제어를 위하여 LQR 제어알고리즘을 이용하여 구조물의 상태벡터와 제어력을 구한 후, 상태벡터를 입력으로 제어력을 출력으로 하는 확률신경망의 훈련패턴을 구성하였다. 제안된 방법을 사용하여 지진하중을 받는 3층 빌딩구조물을 제어하였고, 기존의 인공신경망의 제어 결과와 비교하였다.

AI 본문요약
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제안 방법

  • In this paper we attempt to control structural vibration using a probabilistic neural network(PNN). The state vectors of the structure and control forces are used for training pattern of PNN.

이론/모형

  • The state vector of the structure and the control force that are derived by LQR control under El Centro, Hachinohe, California and KS artificial earthquakes are used for training pattern of the PNN. Then Northbridge earthquake is used to verify the proposed PNN control algorithm.
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