大跨度拱桥磁流变阻尼器减震控制

对拱桥这种大型结构在地震激励作用下实施减震控制是提高结构安全性的重要途径。为实现磁流变阻尼器在拱桥振动控制中的应用，提出在拱桥上设置磁流变阻尼器的减震控制方案。以改进的现象模型作为磁流变阻尼器的计算模型，采用LQG控制器一基于Sign函数的半主动控制算法，建立拱桥结构一磁流变阻尼器控制系统。最后，建立一平面拱桥模型，对该拱桥采用磁流变阻尼器进行减震控制分析。仿真分析结果表明通过合理地设计控制策略，拱桥磁流变阻尼嚣半主动控制可使拱桥地震反应取得良好的减震效果，而且半主动控制效果明显优于被动控制。     

斜拉索-磁流变阻尼器系统半主动控制的神经网络法

磁流变阻尼器具有良好的可变阻尼特性，能用于结构的半主动控制。针对斜拉桥拉索-磁流变阻尼器系统，本文提出了利用神经控制器进行半主动控制的神经网络法，该神经控制器根据过去时刻的加速度响应和控制信号预测下一时间步的控制信号，并给出了训练方法及开展了数值仿真研究。仿真结果显示，采用神经网络半主动控制能取得很好的减振效果，证明该方法是可行的。     

隔震独桩平台地震反应的半主动磁流变阻尼器控制研究

提出了一种具有隔震构造的独桩平台型式，并采用半主动磁流变阻尼器对其地震反应进行控制。数值计算结果表明，半主动磁流变阻尼器可以有效地控制隔震独桩平台在地震作用下的位移反应。     

智能磁流变(MR)阻尼器半主动控制的研究

提出了一种基于磁流变(MR)阻尼器的结构智能半主动控制方法。利用模糊神经网络辨识出能真正反映磁流变阻尼器动力特性的智能辨识模型，在此基础上提出一种基于最佳逼近Bang—Bang主动控制的智能半主动控制算法，从而使得MR阻尼器在每一控制瞬时始终处于最大耗能状态，有效地减小了结构在地震作用下的位移与加速度响应。算例仿真验证了所提方法的有效性与实用性。     

模型结构的磁流变阻尼减振控制试验研究

在磁流变阻尼器力学性能试验基础上,利用MTS793系列软件平台,对安装有两种不同型号磁流变阻尼器的五层钢框架模型结构进行了地震模拟振动台减振控制试验,控制策略包括两种被动控制和基于有限传感器的H_∞静态输出反馈控制方法的半主动控制。试验结果表明:两种磁流变阻尼系统的被动控制与半主动控制均可以有效减小地震作用下模型结构的位移反应和绝对加速度反应;当磁流变阻尼控制Passive-off提供的阻尼力过大时,Passive-on只起着刚性支撑的作用;当磁流变阻尼控制Passive-off提供的阻尼力较小时,Passive-on的控制效果要好于Passive-off;半主动控制与被动控制相比,优势并不明显。指出了磁流变阻尼器与模型相匹配的重要性,在工程应用中应引起高度重视。     

基以于磁流变阻尼器的车辆悬架半主动控制研究——建模与直接自适应控制

利用磁流变液体的特点，采用磁流变阻尼器实现车辆悬架减振系统的半主动控制，由于磁流变液体的滞回特性及其在固液态之间的转换引起半主动悬架系统强烈和非线特性，为此，设计了神经网络直接自适应控制，仿真表明，由磁流变阻尼器和神经网络相结合实现的车辆悬架半主动控制系统能够较好地提高车辆的行驶平顺性。     

桥梁减震半主动控制算法比较与分析

总结了六种半主动控制算法，采用磁流变阻尼器，对一座大跨刚构-连续桥梁进行了半主动控制和主动控制地震反应分析，比较分析了半主动控制算法对地震反应控制效果的影响。结果表明，半主动控制和主动控制并不能使桥梁全部地震反应都能得到控制，而是使得桥梁部分地震反应减小，同时却放大另外部分地震反应；半主动最优bang—bang控制算法和最大开关控制算法的减震效果相对最好，且二者的控制效果非常接近；半主动界限滑动控制算法能够最好地跟踪主动控制的减震效果。     

基于智能算法的高层建筑非线性地震反应的MR阻尼器半主动控制

研究了第三阶段结构振动控制的Benchmark问题;设计了基于模糊神经网络的控制器模型;采用磁流变(MR)阻尼器作为控制装置,对一座20层Benchmark建筑结构进行了非线性地震反应的数值仿真分析。首先,通过神经网络对足尺MR阻尼器进行了动力特性的辨识;其次,在设计模糊神经网络控制器时,提出了分区控制的设计思路。将智能控制器半主动控制下的仿真结果与样本LQG控制进行了对比分析。结果表明:提出的智能控制器能有效抑制高层建筑结构的非线性地震反应;与样本LQG控制相比,由于智能控制器的内在鲁棒性和对结构非线性反应控制的稳定性,在非线性结构的振动控制中有很大的应用潜力。     

导管架式海洋平台结构的磁流变阻尼隔震控制

首先针对渤海JZ20-2MUQ导管架式海洋平台结构，建立了应用磁流变阻尼器的智能隔震体系，并通过对导管架式海洋平台结构特点和磁流变阻尼器性能的分析，提出了磁流变限位型阻尼器被动控制、Passive off、Passive on和半主动四种控制方案。然后，分别在冰激振动和地震作用下，对平台隔震结构进行了数值仿真计算，分析比较了不同磁流变阻尼控制方案对平台隔震结构的控制效果以及对隔震层变形的限制作用。结果表明。磁流变阻尼隔震控制方案能有效控制导管架式平台结构的振动，平台结构位移和甲板加速度反应可降低30％以上，隔震层变形可控制在40mm左右的有限范围内。     

升船机地震鞭梢效应基于神经网络预测的MR智能半主动控制

磁流变（MR）智能阻尼器是利用磁流变液产生阻尼力的半主动控制装置，该装置具有机械构造简单，动力范围宽广，只需要较小的能量输入就能产生大的输出力，因此被证明能有效运用于土木工程结构来抵抗强烈地震和强风。但是由于磁路材料、线圈结构、控制电源等因素的影响，使得MR阻尼器存在明显的磁迟效应。目前，应用MR阻尼器作为控制装置的研究中对磁迟效应考虑较少。神经网络具有很强的自适应性和处理非线性问题的能力，能够对难以用数学方法描述的非线性对象进行精确预测和建模。运用神经网络来预测MR阻尼器的力学性能，通过对未来时刻输出力的精确预测来弥补磁迟效应所耽搁的时间，在此基础上实现基于神经网络预测的MR智能半主动控制。应用提出的方法来控制三峡升船机屋盖MR智能隔震系统以减小顶部厂房的地震鞭梢效应，仿真计算结果表明：神经网络预测能很好的解决MR阻尼器的磁滞效应对控制带来的不利影响，升船机顶部厂房层间位移和柱底弯矩均有明显的减小，能有效抑制升船机顶部厂房的地震鞭梢效应。     

改进的Bang-Bang控制算法的理论与试验研究

将电压的切换时间作为可调参数,提出了基于位移反馈的改进的Bang-Bang控制算法。建立了磁流变阻尼器对拉索减振的半主动控制的有限元模型以及基于dSPACE、MATLAB/Simulink和磁流变阻尼器等工具的半主动控制试验平台,从有限元数值仿真和试验实测两方面分析了改进的Bang-Bang控制算法和最优被动控制对拉索减振效果的影响。理论计算和试验实测结果都表明改进的Bang-Bang控制对拉索的减振效果优于最优被动控制,同样优于经典的Bang-Bang控制算法;半主动控制时阻尼器输入电压的切换时间对拉索系统的减振效果至关重要。     

斜拉索MR阻尼器减振自适应控制理论研究

该文提出了基于位移反馈的MR阻尼器对拉索振动的自适应控制算法。采用非线性有限元数值仿真方法分析了在外加简谐激励强迫振动条件下MR阻尼器对拉索自适应半主动控制的效果。将半主动控制效果与MR阻尼器、粘性油阻尼器分别对拉索实施最优被动控制的效果进行了比较。研究结果表明：在相同的外激励条件下,自适应控制算法参数的最终优化值不受...     

基于自适应模糊控制算法的公路桥梁MR半主动控制

摘要：为了有效处理振动控制中结构的非线性和外界荷载的不确定性,提出了基于自适应模糊控制算法（AFLC）的MR半主动控制算法。AFLC通过在线调节规则后件隶属度函数,以自适应模糊控制系统逼近等价控制律。通过引进Lyapunov稳定性理论设计了相应的自适应率。在此基础上结合限幅最优控制算法（clipped optimal）设计了适合MR阻尼器的半主动控制算法（AFLC/clipped optimal）。针对最近提出的公路桥梁控制的Benchmark问题进行仿真分析,结果表明：在不同场地类型和幅值的地震作用下,基于AFLC算法的主动和半主动控制策略都能够有效的抑制结构的地震响应,且MR半主动控制策略的控制效果与主动控制相近,表明了这种半主动控制策略具有很高的工程应用价值。     

Reliability assessment of MR fluid dampers in passive and semi-active seismic control of structures

In this paper, the reliability assessment of magnetorheological (MR) dampers in reducing structures’ seismic responses is studied. Two passive and semi-active control scenarios are considered and discussed. For semi-active control scenario, the Lyapunov control algorithm is used. In order to minimize the structure’s responses under a given earthquake excitation, an unconstrained optimization problem is first defined and solved via genetic algorithm to find an optimal diagonal matrix in Lyapunov’s control algorithm. The procedure is explained for a three-storey benchmark shear structure equipped with MR damper in all storeys. The structure’s responses reliability for various uncertainties are derived and interpreted based on standard Monte Carlo simulation approach. In the reliability problem, for the limit state function two cases based on human comfort and structural safety criteria are defined and investigated. Furthermore, the most influential uncertain variables and control scenarios on structures’ reliability are identified. Finally, a sensitivity analysis on the coefficient of variations of random variables on the structure’s responses reliability is accomplished. The results show that in the joint event, the MR damper is more reliable for acceleration control rather than drift control in passive control scenario. The aforementioned trend is reversed for semi-active control scenario. Additionally, passive control scenario is more reliable than the semi-active control scenario in reducing maximum acceleration of structure. However, in reducing maximum drift of structure, the values of the reliability in semi-active control scenario are almost similar to passive control scenario.     

基于磁流变阻尼器的汽车悬架控制研究

研究了1/4车辆模型的半主动控制问题,采用一种改进的Bingham模型来描述磁流变阻尼力,研究了系统参数在共振域附近对振幅的影响,最后对比了采用该模型的磁流变阻尼器的被动控制、半主动开关控制以及采用传统阻尼器的被动控制在频域上的隔振效果,结果表明半主动非线性开关控制弥补了非线性被动控制的不足,使得系统在共振区和高频区上都有较好的隔振效果。     

基于磁流变阻尼器的机车横向悬挂半主动控制研究

半主动控制与被动控制和主动控制相比具有可靠性高、能耗低和容易实现的特点,正成为一种颇具前景的悬挂振动控制方式.利用磁流变液的流变特性制成的磁流变阻尼器是一种性能优良的半主动控制装置.本文首先建立了采用磁流变阻尼器的三自由度机车车辆横向半主动悬挂系统模型;在对磁流变阻尼器的阻尼特性进行试验研究的基础上,提出了一种磁流变阻尼器的数学模型,并用优化方法确定了的模型参数;而后提出了一种半主动控制策略,得到了系统的振动响应;与被动悬挂相比,采用磁流变阻尼器的机车横向半主动悬挂系统可显著降低悬挂质量的加速度值.     

汽车悬架磁流变减振器模型分析及半主动控制策略研究

用多项式模型作为磁流变减振器的力学模型,研究了传统"开-关"型半主动控制的阻尼力跳跃对汽车簧载质量振动加速度产生的不利影响,针对1/2汽车模型对具有磁流变减振器的汽车悬架简单模糊和自适应模糊神经半主动控制策略进行了数值仿真,基于数值仿真结果分析了各控制策略的效果.     

MR阻尼器的性能测试与逆模式神经网络智能控制方法的研究

自制了内置弹簧蓄能器的新型MR阻尼器,将自制的MR阻尼器在武汉理工大学测试中心完成了性能测试.研究了在不同电流输入下阻尼力-位移、阻尼力-速度之间的关系,提出了MR阻尼器的修正的Bingham力学模型.在此基础上,采用逆模式神经网络来模拟阻尼器的逆向模型,与其它主动控制算法形成了MR阻尼器的智能控制方法.通过对一栋三层剪切型结构进行仿真计算,我们知道通过逆模式神经网络可以得到连续的控制电流,实现阻尼力的连续可调,控制效果将优于半主动控制效果.