کنترل فعال بهعنوان استراتژی مؤثر بهبود رفتار لرزهای سازهها از طریق محاسبه و اعمال نیروی خارجی سبب تغییر تطبیقی مشخصات دینامیکی سازه هنگام وقوع زلزله میگردد. در روش LQR بهعنوان رایجترین الگوریتم کنترل، شاخص عملکرد مرتبهی دومی بهینه میگردد تا توازنی بین کاهش پاسخ و نیروی کنترل برقرار شود. در تعریف شاخص عملکرد اهمیت نسبی کاهش پاسخ و نیروی کنترل با انتخاب ماتریسهای وزنی تنظیم میگردد. تاکنون روشی سیستماتیک برای تعیین این ماتریسها ارائه نشده و انتخاب وزنها بر اساس سعی و خطا و تجربیات طراح صورت میگیرد. در این پژوهش جهت تسهیل روند طراحی کنترلر، عناصر ماتریسهای وزنی R و Q بهعنوان متغیرهای طراحی روشهای فراکاوشی در نظرگرفته شده و شاخص عملکرد مبتنی بر موجک بهینه میگردد. با توجه به تعدد روشهای فراکاوشی، در این مطالعه از شش الگوریتم رقابت استعماری، تکامل تفاضلی، خفاش، کرم شبتاب، اجسام در حال برخورد و جستجوی هارمونی در طراحی کنترلر استفاده شده و عملکرد این روشها مقایسه میشود. نتایج اعمال کنترلر بر سازهی سه درجه آزادی تحت زلزلههای مصنوعی بیانگر نقش مؤثر روشهای فراکاوشی در کاهش پاسخها و نیروهای کنترلی نسبت به روش LQR است. در این مطالعه کنترلرهای اجسام در حال برخورد، رقابت استعماری و تکامل تفاضلی عملکرد بهینهتری از خود نشان دادهاند.
Datta, T. (2003) A state-of-the-art review on active control of structures. ISET Journal of Earthquake Technology, 40(1), 1-17.
Basu, B. and Nagarajaiah, S. (2008) A wavelet-based time-varying adaptive LQR algorithm for structural control. Engineering Structures. 30(9), 2470-2477.
Lynch, J.P. and Law, K.H. (2002) Marketâbased control of linear structural systems. Earthquake Engineering & Structural Dynamics, 31(10), 1855-1877.
Aldemir, U., Bakioglu, M., and Akhiev, S. (2001) Optimal control of linear buildings under seismic excitations. Earthquake Engineering & Structural Dynamics, 30(6), 835-851.
Alavinasab, A., Moharrami, H., and Khajepour, A. (2006) Active control of structures using energyâbased LQR method. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 21(8), 605-611.
Liu, J. and Wang, Y. (2008) Design approach of weighting matrices for LQR based on multi-objective evolution algorithm. 2008 International Conference on Information and Automation (ICIA), IEEE: Changsha, China. p. 1188-1192.
Shen, P. (2014) Application of genetic algorithm optimization LQR weighting matrices Control Inverted Pendulum. Applied Mechanics and Materials, 543-547, 1274-1277.
Joghataie, A. and Mohebbi, M. (2012) Optimal control of nonlinear frames by Newmark and distributed genetic algorithms. The Structural Design of Tall and Special Buildings, 21(2), 77-95.
Wang, H., Zhou, H., Wang, D., and Wen, S. (2013) Optimization of LQR controller for inverted pendulum system with artificial bee colony algorithm. Proceedings of the 2013 International Conference on Advanced Mechatronic Systems, IEEE: Louyang, China. p. 158-162.
Wang, W., Jing, Y., Yang, L., Ma, B., and Fu, Z. (2012) Weight optimization for LQG controller based on the artificial bee colony algorithm. AASRI Procedia, 3, 686-693.
Hamidi, J. (2012) Control system design using particle swarm optimization (PSO). International Journal of Soft Computing and Engineering, 1(6), 116-119.
Amini, F., Hazaveh, N.K., and Rad, A.A. (2013) Wavelet PSOâBased LQR Algorithm for Optimal Structural Control Using Active Tuned Mass Dampers. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 28(7), 542-557.
Douik, A., Hend, L., and Messaoud, H. (2008) Optimised eigenstructure assignment by ant system and LQR approaches. International Journal of Computer Science and Applications, 5(4), 45-56.
Zhang, J., Zhang, L., and Xie, J. (2011) Application of memetic algorithm in control of linear inverted pendulum. 2011 IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS), IEEE: Beijing, China. p. 103-107.
Rakhshani, E. (2012) Intelligent linear-quadratic optimal output feedback regulator for a deregulated automatic generation control system. Electric Power Components and Systems, 40(5), 513-533.
Fatemi, A., Bagheri, A., Amiri, G.G., and Ghafory-Ashtiany, M. (2012) Generation of uniform hazard earthquake accelerograms and near-field ground motions. Journal of Earthquake and Tsunami, 6(02).
Ohtori, Y., Christenson, R., Spencer Jr, B., and Dyke, S. (2004) Benchmark control problems for seismically excited nonlinear buildings. Journal of Engineering Mechanics, 130(4), 366-385.
Atashpaz-Gargari, E. and Lucas, C. (2007) Imperialist competitive algorithm: an algorithm for optimization inspired by imperialistic competition. 2007 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), IEEE: Singapore, Singapore. p. 4661-4667.
Storn, R. and Price, K. (1997) Differential evolutionâa simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces. Journal of Global Optimization, 11(4), 341-359.
Yang, X.-S. (2010) 'A new metaheuristic bat-inspired algorithm.' In: Nature Inspired Cooperative Strategies for Optimization (NICSO 2010), Springer, 65-74.
کاتبی, جواد, & شعاعی پرچین, مونا. (1399). مقایسهی عملکرد الگوریتمهای فراکاوشی در انتخاب بهینهی ماتریسهای وزنی LQR. فصلنامه علوم و مهندسی زلزله, 7(1), 71-91.
MLA
جواد کاتبی; مونا شعاعی پرچین. "مقایسهی عملکرد الگوریتمهای فراکاوشی در انتخاب بهینهی ماتریسهای وزنی LQR". فصلنامه علوم و مهندسی زلزله, 7, 1, 1399, 71-91.
HARVARD
کاتبی, جواد, شعاعی پرچین, مونا. (1399). 'مقایسهی عملکرد الگوریتمهای فراکاوشی در انتخاب بهینهی ماتریسهای وزنی LQR', فصلنامه علوم و مهندسی زلزله, 7(1), pp. 71-91.
VANCOUVER
کاتبی, جواد, شعاعی پرچین, مونا. مقایسهی عملکرد الگوریتمهای فراکاوشی در انتخاب بهینهی ماتریسهای وزنی LQR. فصلنامه علوم و مهندسی زلزله, 1399; 7(1): 71-91.